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GDAL读取的坐标起点在像素左上角还是像素中心?

问题 笔者在处理地理栅格数据的时候,总是会发生偏差半个像素的问题。 比如说通过ArcMap打开一张.tif,查看其地理信息;同时用记事本打开.tfw,比较两者得地理信息: 同样的起点位置(左上角坐标),两者却相差半个像素的距离。 那么对于地理栅格数据,其起点位置(左上角坐标)是以哪一种为准?为什么两者会相差半个像素的距离? TFW里面存储的坐标起点标识的是左上角像素中心的位置。 而TIF内部存储的坐标起点标识的是左上角像素左上角的位置。所以两者的地理坐标的距离总是差半个像素的距离。 TIF内部可以不存储地理信息,此时GDAL/ArcMap会以TFW里面存储的起点位置为准,但因为TFW是像素中心的位置,读取的起点位置会偏移半个像素的距离。

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将图像像素信息按照坐标映射到参数空间的霍夫变换。

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    Linux C编程——为eog image viewer增加坐标像素颜色显示功能

    显示鼠标所处像素的RGB颜色值。 desktop/2.28/2.28.2/sources/eog-2.28.2.tar.gz 第二步:研究分析源码,确定修改方案 我们主要修改两个地方: 修改响应鼠标事件的函数: 获取鼠标相对于eog图片显示窗口的坐标 根据行、列值从GdkPixbuf里取当前像素。 把行、列、红、绿、蓝分别保存到scroll_view中。 发送更新状态栏的消息。       himage= 0;       view= EOG_SCROLL_VIEW (data);       priv= view->priv;       //获得鼠标在图片显示窗口中的坐标 /如果缩放后小于显示窗口,         if(scaled_width < width &&scaled_height < height)         {           //图片左上角的坐标

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    像素相关概念:PPI、DPI、设备像素、独立像素

    然后根据上面的公式得出: 总设备像素 = 总 css 像素 2 = 375 667 2 。然而实际上总的设备像素是 750 x 1334 个像素点。 其实 DPR = 设备像素 / 设备独立像 (是在同一个方向,一维的) 设备像素(DP) 定义: 设备像素又称物理像素,其尺寸大小是不会变的,从显示屏从工厂出来的那刻起,物理像素点就不会变了。 设备独立像素(DIP) 定义:设备独立像素又称逻辑像素,其尺寸大小是相对的。是一种物理测量单位,基于计算机控制的坐标系统和抽象像素。 其实这个也很好理解,逻辑像素嘛,不就是我们平时用的 CSS 像素么,在 Android 中交设备独立像素。所以 设备独立像素 = CSS 像素。 设备像素比(DPR) 设备像素比 DPR(devicePixelRatio) 是默认缩放为100%的情况下,设备像素和CSS像素的比值。

    1.3K20

    像素修改

    before",img)#原始图像 for i in range(10,200):#修改图像区域 for j in range(20,100): img[i,j]=255#修改像素值 cv2.imshow("after",img)#修改后图像 cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:像素修改是通过位置索引的形式对图像内的元素进行访问、 img[i,j]访问的是图像的第i行第j列的像素点,img[i,j]=255将图像中"第10行到199行"与“第20列到99列”交叉区域内的像素点的像素值设置为“255”,从图像上来看,该交叉区域被设置为白色 该二值图像内仅有数值0和数值255两种类型的灰度值(灰度级),不存在其他灰度值的像素点。 注意:行序列、列序列都是从0开始。

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    球心坐标与本地坐标

    1球心坐标(ECEF)与本地坐标(NEU) 假如你来到一个陌生城市,你很可能需要问路、通常会告诉你向北走100米,右转,向东走100米,理解起来很直观。 比如前者是局部的平面坐标,而后者是球面坐标。因此,同一个点相对不同的原点,具有不同的相对位置:既是地球上的一个经纬度,又是“出门右转富士康”的这类的位置。 如图,蓝色坐标系就是球心坐标,而绿色坐标系是以球面一点为原点的本地坐标系。准确讲,就是该点对应球的切面和法线组成的空间。 ? 这自然引出了这个问题:如何从以球心为原点的球面坐标到以球面上任意一点为原点的局部坐标坐标系之间的转换,答案就是矩阵。 ? 坐标系的换算,其实就是坐标原点之间的转换。 Col Picture 矩阵之所以能够解决坐标转换问题,正是因为其Col Picture所体现的向量意义。现在,我们再体会一下之前的矩阵,是否有一点亲切。 ?

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    像素操作

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    分辨率,像素像素密度易懂

    一般会说这个屏幕的分辨率是 1920*1080,这就说明纵向和横向上有 1920个和1080个像素点; 像素点是什么? 一个像素点就是一个色彩块,没有实际的物理尺寸; 什么是屏幕像素密度? 一英寸长的一条线上理论上会有多少个像素点; 例如:一个手机长边有1920个像素点,短边有1080个像素点,屏幕大小(对角线的物理大小)是5.2英寸的,那么屏幕密度是怎么计算呢? —-首先算出对角线上有多少个像素点(这个不要钻牛角尖哦)公式:1920^2 + 1080^2 = 对角线^2——-再用 对角线/5.2 = 屏幕密度; 生活:屏幕分辨率不是越大就越清晰,屏幕密度大才是比较清晰的

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    px像素和dp像素密度区别

    px即像素,1px代表屏幕上一物理像素点。 dp (dip)Density independent pixels. 设备无关像素,与像素密度相关。 像素密度:每英寸包涵的像素数 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/141772.html原文链接:https://javaforall.cn

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    屏幕坐标与客户坐标的区别

    屏幕坐标是相对于屏幕左上角(0,0)位置的坐标,客户坐标是相对于某个窗口客户区左上角的坐标,当谈到客户坐标时需要说明是相对哪个窗口的客户坐标。 ? 如上图,点A(屏幕左上角),点B(应用主窗口客户区左上角),控件1的C点的屏幕坐标和客户坐标是不同的,屏幕坐标是相对于A点坐标(50,100),客户坐标(相对于父窗口)是相对于B点坐标(20,50)。 Windows有五个API跟屏幕坐标、客户坐标有关,要注意区分。 第三,ScreenToClient(HWND, LPPOINT) 将屏幕坐标转换为相对于指定窗口的客户坐标。 第四,ClientToScreen(HWND, LPPOINT) 将相对于指定窗口的客户坐标转换为屏幕坐标

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    坐标判断

    /* 功能:坐标判断 日期:2013-05-08 */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> int main

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    canvas 像素操作

    canvas 像素信息。 其中: sx:将要被提取的图像数据矩形区域的左上角 x 坐标; sy:将要被提取的图像数据矩形区域的左上角 y 坐标; sw:将要被提取的图像数据矩形区域的宽度; sy:将要被提取的图像数据矩形区域的高度 ImageData 对象中有三个属性: width:canvas 的宽度; height:canvas 的高度; data:指定区域的像素数据; imageData.data 中的像素数据是一个一维正整数数组 下面就介绍几个简单且常见的像素处理结果。原始图片均以下面的彩图为例: ? 绫小路 灰度处理 使用上面的两个 API 就可以随意操作像素数据了。 canvas 像素操作就说到这里。

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    坐标系与矩阵(4):球心坐标与NEU坐标

    如上图,模拟了一个以球心为原点的固定坐标系,该坐标系有一个名称地心地固坐标系(ECEF),对应我们之前介绍的坐标系 ? ,而平面场景在我们生活中更为直观,上北下南,左东右西,对应上图中绿色的切平面,简称NEU坐标系,对应之前介绍的坐标系 ? 。于是,给定一点 ? ,我们需要计算一个矩阵 ? ,实现两个坐标系的转换。 这里对应两个环节,(1)球心坐标系的单位换算, 从经纬度 ? 到米单位的笛卡尔坐标 ? ;(2)从ECEF到NEU,从全球坐标系 ? 到本地坐标系 ? 。 ? 整体来看,默认初始时 ? ,方向均向内;(2)沿着新坐标系中的红轴逆时针旋转 ? ;(3)沿新坐标系的 ? 方向平移到绿色坐标系的原点。 前两个旋转矩阵对应的是: ? 这样,只要知道平移 ? ,因此,我们可以获取ENU坐标系三个轴的向量 ? ,这样,对应的转换公式为: ? 这样,我们在ENU本地坐标系上的一点 ? ,对应球心坐标系上的点 ? ,满足: ?

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    OpenGL坐标系及坐标转换

    为了使被显示的三维物体数字化,要在被显示的物体所在的空间中定义一个坐标系。这个坐标系的长度单位和坐标轴的方向要适合对被显示物体的描述,这个坐标系称为世界坐标系。世界坐标系是始终固定不变的。 世界坐标系以屏幕中心为原点(0, 0, 0),在OpenGL中用来描述场景的坐标。比如使用这个坐标系来描述物体及光源的位置。世界坐标系,是不会被改变的。 局部坐标系:OpenGL还定义了局部坐标系的概念,所谓局部坐标系,也就是坐标系以物体的中心为坐标原点,物体的旋转或平移等操作都是围绕局部坐标系进行的,这 时,当物体模型进行旋转或平移等操作时,局部坐标系也执行相应的旋转或平移操作 无论是在世界坐标系中进行转换还是在局部坐标系中进行转 换,程序代码是相同的,只是不同的坐标系考虑的转换方式不同罢了。 视坐标系:以视点为原点,以视线方向为Z轴正方向的坐标系。 这个坐标坐标轴的方向通常取成平行于屏幕的边缘,坐标原点取在左下角,长度单位常取成一个象素。

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    像素,分辨率,PPI(像素密度),BPP 扫盲

    像素于分辨率 像素,又称画素,为图像显示的基本单位,译自英文“pixel”,pix是英语单词picture的常用简写,加上英语单词“元素”element,就得到pixel,故“像素”表示“图像元素”之意 每个像素可有各自的颜色值,可采三原色显示,因而又分成红、绿、蓝三种子像素(RGB色域),或者青、品红、黄和黑(CMYK色域,印刷行业以及打印机中常见)。 照片是一个个采样点的集合,在图像没有经过不正确的/有损的压缩或相机镜头合适的前提下,单位面积内的像素越多代表分辨率越高,所显示的图像就会接近于真实物体。 一个像素通常被视为图像的最小的完整采样。 PPI PPI:每英寸像素(英语:Pixels Per Inch,缩写:PPI),又被称为像素密度,是一个表示打印图像或显示器单位面积上像素数量的指数。 BPP: 色彩深度计算机图形学领域表示在位图或者视频帧缓冲区中储存1像素的颜色所用的位数,它也称为位/像素(bpp)。色彩深度越高,可用的颜色就越多。

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    工具坐标

    1 工具坐标是机器人一个可以由用户自定义的一个坐标系,相当于把机器人的TCP(工具中心点)设置在自己需要的位置,并且以这个点进行机器人运动。 这个坐标系有什么好处呢? 2 TCP的设定方法: 确定工具坐标系的原点  XYZ 4 点法  XYZ 参照法 确定工具坐标系的姿态  ABC 世界坐标法(5D,6D)  ABC 2 点法 数字输入法 3 这里只介绍XYZ4 以上操作是用于确定工具坐标的TCP点 4 ABC 世界坐标系法(6D法) 姿态测量 将所有 3 根轴的方向均告知机器人控制系统。 如果选择了6D: 将 +X 工具坐标调整至平行于 -Z 世界坐标的方向。(+XTOOL = 作业方向) +Y 工具坐标调整至平行于 +Y 世界坐标的方向。 这里可以看的出我这个机器人可以建立16个工具坐标,并且工具坐标相关的数据全部在此有记录。 认识了这些变量那么我们就可以利用起来了。 比如: ...

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    坐标映射

    建立等参单元,需要另外一个自然坐标系下的参考单元。 对于物理坐标系下的任意一点,在自然坐标系下的参考单元中,有唯一的一个点与之对应;反过来对于自然坐标系下参考单元的任意一点,在物理坐标系下的单元中,有唯一的一个点与之对应。 ? 设点P(x,y)是物理单元的任意一点,坐标变量x用自然坐标系可表示为, ? 这种映射关系是基于C0连续。写成矩阵形式: ? α1、α2、α3、α4为待定参数。 同理,坐标变量y也有这种映射关系: ? 现在来验证这种映射关系,参考单元的中心点(0,0),即当ξ=0,η=0时,坐标变量分别为 ? 这个点正好是物理单元的中心点。 参考单元的结点3(1,1),即当ξ=1,η=1时,坐标变量分别为 ? 这个点正好是物理单元的结点3。

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    地图坐标

    , 目前GPS定位所得出的结果都属于WGS84坐标系统,WGS84基准面采用WGS84椭球体,它是一地心坐标系,即以地心作为椭球体中心的坐标系。 取中央子午线与赤道交点的投影为原点,中央子午线的投影为纵坐标x轴,赤道的投影为横坐标y轴,构成高斯克吕格平面直角坐标系。     纵坐标以赤道为零起算,赤道以北为正,以南为负。我国位于北半球,纵坐标均为正值。 横坐标如以中央经线为零起算,中央经线以东为正,以西为负,横坐标出现负值,使用不便,故规定将坐标纵轴西移500公里当作起始轴,凡是带内的横坐标值均加 500公里。 由于高斯-克吕格投影每一个投影带的坐标都是对本带坐标原点的相对值,所以各带的坐标完全相同,为了区别某一坐标系统属于哪一带,在横轴坐标前加上带号,如(4231898m,21655933m),其中21即为带号

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    像素画-云

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