geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库。
geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库,其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理,减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖,使得处理地理空间数据变得更加高效简洁,打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明,每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识,计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇,通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。 geopandas的安装和使用需要若干依赖包,如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败,官方文档中的推荐安装方式为:
要素类中的每个要素都由一个或多个顶点组成,这些顶点定义了点、多段线或多边形要素。在点要素类的情况下,每个点要素由单个顶点组成。多段线和多边形要素由多个顶点组成。每个顶点是由一对x、y坐标定义的位置。该图说明了点、多段线和多边形如何在笛卡尔坐标空间中由顶点定义。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇,主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像,此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
我们知道Python作为一个程序语言,讲究的是严谨和逻辑;而艺术画似乎处于另一个维度,更多是无规则和随心所欲。然而我们却可以找到两者的交汇点。今天我们将学习如何用Python制作艺术图。一旦我们知道如何用Python做基础,我们就可以免费获得Python工具库的其他部分(web框架、数据科学工具、AI+ML+CV工具等)。可以想象,拥有这些工具的我们其实没有天花板。
其实 Fabric.js 官网也有这个demo:Fabric.js demos · Custom controls, polygon 。但这个demo可能对于刚接触 Fabric.js 的工友来说有点过于复杂,所以本文就把该demo进一步简化,简化到老奶奶也能看得懂的!
多边形地图是填充地图的一种补充,基于地理均码,数据文件绘制一个多边形的区域,实现自定义的填充地图。也可以这样理解:以矢量数据为基础,轮廓界线为多边形的一类地图。
在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用,各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。
我们经常会在一些PPT报告或者宣传广告中看到一些比较抽象的地图,它们都是在正常地图的基础上,通过置换几何元素,来实现出较为抽象的效果,这类的作品非常之多,因此本文不模仿实际的某幅作品,而是制作出下面三类抽象地图:
我们经常会在一些「PPT报告」或者「宣传广告」中看到一些比较抽象的地图,它们都是在正常地图的基础上,通过置换几何元素,来实现出较为抽象的效果,这类的作品非常之多,因此本文不模仿实际的某幅作品,而是制作出下面三类抽象地图:
在本系列之前的文章中我们主要讨论了geopandas及其相关库在数据可视化方面的应用,各个案例涉及的数据预处理过程也仅仅涉及到基础的矢量数据处理。在实际的空间数据分析过程中,数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示,在此之前,根据实际任务的不同,需要衔接很多较为进阶的空间操作,本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍。
github:https://github.com/Toblerity/Shapely
参考: https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
python PIL图像处理模块中的ImageDraw类支持各种几何图形的绘制和文本的绘制,如直线、椭圆、弧、弦、多边形以及文字等。
在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算,而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框,计算IOU也非常简单,有两种方法:
计算机的出现使得很多原本十分繁琐的工作得以大幅度简化,但是也有一些在人们直观看来很容易的问题却需要拿出一套并不简单的通用解决方案,比如几何问题。作为计算机科学的一个分支,计算几何主要研究解决几何问题的算法。在现代工程和数学领域,计算几何在图形学、机器人技术、超大规模集成电路设计和统计等诸多领域有着十分重要的应用。在本文中,我们将对计算几何常用的基本算法做一个全面的介绍,希望对您了解并应用计算几何的知识解决问题起到帮助。
前面我们讲到,射线法的主要思路就是计算射线穿越多边形边界的次数。那么对于点在多边形的边上这种特殊情况,射线出发的这一次,是否应该算作穿越呢?
看似简单却具有极大的挑战性和趣味性,这就是其魅力所在!温馨提示,体验后再阅读此文体验更佳哦!
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来,不够优雅,这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因,ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹,所以ggplot2成了可视化的巨无霸,成了可视化界的微信,不仅自身生态日趋完善,而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包(你可以理解为依附于微信的小程序)。 最近偶然在学习Python可视化的过程中,了解到了geopandas,确实第一眼看着很眼熟,或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确,它跟
mesh 是什么? mesh 是决定一个物体形状的东西。例如在二维中可以是正方形、圆形、三角形等;在三维中可以是正方体、球体、圆柱体等。
最常见的色彩空间就是RGB,人眼也是基于RGB的色彩空间去分辨颜色的。 OpenCV默认使用的是BGR。BGR和RGB色彩空间的区别在于图片在色彩通道上的排列顺序不同。
在GMap.Net控件上创建一个图层,在图层上绘制多边形,生成一个多边形对象,给图形对象赋结构化数据属性(以Json形式封装和解析)。
虽然笔者是个糙汉子,但是对这种可爱的东西都没啥抵抗力,这个库的使用本身很简单,没什么好说的,但是它只有绘制能力,没有交互能力,所以使用场景有限,先来用它画个示例图形:
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的,并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分,我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
https://juejin.cn/post/6942262577460314143
在OpenGL/OSG中,由于效率的原因,默认是直接显示的简单的凸多边形。如果直接强行显示凹多边形,渲染结果是不确定的。所以对于复杂的凹多边形,需要将其分解成简单的凸多边形,这个过程就是多边形分格化。在OSG中是通过osgUtil::Tessellator类来实现多边形分格化的。
判断一个点是否在三角形里面(包括边界上),这个问题对于许多初学者来说,可谓是一头雾水,如何判断呢? 假如有四个点A(x0,y0),B(x1,y1),C(x2,y2),D(x,y),要你来判断D点是否包含在三角形ABC里面,也许你会想到用 在判断是否构成三角形 之后在用公式计算面积 但给三根线算长度太复杂了 有没有比较好点的算法 比如SIN 或者 点到直线距离..... 也就是 海伦公式 ,这也许不会很难想到毕竟在高中都学过的.... 海伦公式:
在之前数据瓦片方案的介绍中,我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行,以保证主线程中用户流畅的地图交互(缩放、平移、旋转)。
凸多边形:Convex polygon,non-self-intersecting polygon, simple polygon说的都是它(定义详见 wiki)。常见的凸多边形有:矩形、三角形等。
ggplot函数中有一类特殊的图表类型叫做多边形,很难用传统的视角来定义它属于哪一类图表,因为它能够呈现信息多种多样。 特别是在做某些比较高阶的图表——地图时,这种多边形函数便能够大显神通。 之前本公众号所推送的所有涉及地图图表绘制所使用的技巧,几乎全部都依赖多边形函数的支持。 library(ggplot2) library(plyr) library("maptools") 这里以之前推送过的全球地图为例: 导入地图地理信息数据: world_map <-readShapePoly("c:/rstudy
一、三角形的绘制 在OpenGL中,面是由多边形构成的。三角形可能是最简单的多边形,它有三条边。可以使用GL_TRIANGLES模式通过把三个顶点连接到一起而绘出三角形。 使用GL_TRIANGLE_STRIP模式可以绘制几个相连的三角形,系统根据前三个顶点绘制第一个多边形,以后每指定一个顶点,就与构成上一个三角形的后两个顶点绘制形的一个三角形。 使用GL_TRIANGLE_FAN模式可以绘制一组相连的三角形,这些三角形绕着一个中心点成扇形排列。 第一个顶点构成扇形的中心,用前三个顶点绘制会最初的三角形后,
【注】新版本的maptools包对很多函数进行了修改,对于修改的内容,文章中用红色的文字进行了说明。 鉴于最近有不少人在讨论用R软件绘制地图的问题,我也就跟着凑了凑热闹,对相应的方法学习了一番。下面的这篇文章是一个初步的介绍,还有很多内容仍在学习和探索中,如果大家有什么意见或建议,我将根据自己学习的情况对文章进行进一步的补充。 在R中绘制地图其实是十分方便的,最直接的办法大概就是安装maps和mapdata这两个包,然后输入下面的命令: library(maps) library(mapdata) ma
程序与算法的区别:程序可以不满足算法的第四点性质即有限性。例如操作系统,是在无限循环中执行的程序。
PostGIS是一个空间数据库,空间数据库像存储和操作数据库中其他任何对象一样去存储和操作空间对象。
上一篇里我们详述了多边形马赛克的实现步骤,末尾提出了一个思考:如何在涂抹时让马赛克逐块显示呢? 再回顾一下多边形马赛克的实现。首先进行图片预处理,将原图转成bitmap后生成铺满马赛克的全图。手指移动的时候从touch回调里获取坐标点,在这些点之间进行插值,然后以插值之后的路径点为圆心将马赛克图层里对应的区域贴过去,这样就完成了对图像的特定区域打码的处理。 试想一下,如果上述步骤不变,要想让多边形马赛克一块一块的显示出来,首先得计算手指移动时经过了哪些马赛克块。具体来说,也就是在每一次touchMove的回
计算点到多边形最短距离的基本原理是:依次计算点到多边形每条边的距离,然后筛选出最短距离。
pygame.draw可以用来绘制不同的形状,pygame.draw.cirle()可以用来绘制圆
Image是一个抽象类,BufferedImage是其实现类,是一个带缓冲区图像类,主要作用是将一幅图片加载到内存中(BufferedImage生成的图片在内存里有一个图像缓冲区,利用这个缓冲区我们可以很方便地操作这个图片),提供获得绘图对象、图像缩放、选择图像平滑度等功能,通常用来做图片大小变换、图片变灰、设置透明不透明等。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
泰森多边形又叫冯洛诺伊图(Voronoi diagram),得名于Georgy Voronoi,是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。
WPF控件是Windows Presentation Foundation(WPF)中的基本用户界面元素。它们是可视化对象,可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类:原生控件和自定义控件。
fill 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fill.html
通过javascript可以对矩形区域进行操作,可以自由的绘制图形,文字等。而且,可以添加影子,进行涂色,另外还可以对绘制的图形进行旋转等操作。
上一篇文章讨论了如何在多边形的某一点上分配光强度值,这里主要讨论如何为多边形确定实际的像素,即在栅格屏幕上的对应位置,这个过程称为光栅化(Rasterization)或者扫描转换 (Scan conversion)。
我们都知道计算三角形的面积时可以用两个邻边对应向量积(叉积)的绝对值的一半表示,那么同样,对于多边形,我们可以以多边形上的一个点为源点,作过该点并且过多边形其他点中的某一个的多条射线,这样就可以把该多边形变为多个三角形,然后利用叉积求面积即可。 不过要注意,对于三角形可以简单的用叉积的绝对值的一半表示,但对于多边形不可随意将它分割成的几个三角形对应的叉积的绝对值相加,要有一定顺序才可。 对于三角形,有
判断平面内点是否在多边形内有多种算法,其中射线法是其中比较好理解的一种,而且能够支持凹多边形的情况。该算法的思路很简单,就是从目标点出发引一条射线,看这条射线和多边形所有边的交点数目。如果有奇数个交点,则说明在内部,如果有偶数个交点,则说明在外部。如下图所示:
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