今天对计算几何中的Voronoi多边形(即泰森多边形)和Delaunay三角剖分进行了学习,整理资料如下(摘自百度百科)。
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:
Vortexa 公司的首席 GIS 工程师。不写代码的时候,他忙着跑步机、山地自行车、建筑、修理东西,以及油画。
译注:绘制地图时因为一些原因可能需要使用shapefile添加地图信息,比如很多软件中的关于中国的地图信息都不是很准确,当要明确标注中国边界信息时就会出问题。这次就介绍一下如何利用shp文件添加地图信息。
雷达图也被称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标,应用场景非常多。
如果说 pandas 是 python 中一个处理数据的好手,那么 matplotlib 则是把这个数据展现在人们眼球面前的使者,本篇我们来学习一下 matplotlib 的用法和 pyplot 的方式作图,他画图便捷,唯一不足的是我觉得它没有那么高大上。
很久以前推送过这样一篇文章,Python使用matplotlib绘制正多边形逼近圆周
在matplotlib中有一个子模块patches, 提供了绘制各种多边形的功能,常用的多边形及其画法如下
此例使用了STRM的海拔数据。只要了解一下网站设置,很容易使用 ,当然也可以直接下载数据[注1-2]。
在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测。
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。
又叫泰森多边形或Dirichlet图,它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。
github:https://github.com/Toblerity/Shapely
在计算机图形学中,多边形裁剪是一个常用的技术,用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。通过裁剪,我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分,从而减少图形处理的计算量,并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。在本篇文章中,我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库,提供了一些用于处理几何图形数据的功能。
泊松融合是图像融合处理效果最好的算法,其来自于2004年Siggraph的经典paper:《Poisson Image Editing》。以这篇文章为发端,很多大神提出了一系列的优化算法。2009年, Zeev Farbman 在的SIGGRAPH上面提出的基于Mean-Value Coordinates方法的泊松融合加速算法《Coordinates for Instant Image Cloning》(文献二)。在这篇文章中,泊松方程被转换成拉普拉斯方程,并且提出了用均值坐标Mean-Value Coordinates来近似求解这个方程,从而达到实时运算的效果。
Matplotlib 最初设计时只考虑了二维绘图。在 1.0 版本发布时,一些三维绘图工具构建在 Matplotlib 的二维显示之上,结果是一组方便(但是有限)的三维数据可视化工具。通过导入mplot3d工具包来启用三维绘图,它包含在主要的 Matplotlib 安装中:
今天跟大家分享如何在地图上进行散点图、气泡图绘制。 昨天跟大家介绍了ggplot函数进行地图绘制的原理,通过轮廓点和分组来定义每一个地区(国家边界),通过多边形填充来完成区域填色。 ggplot的图层叠加原理晕允许我们在坐标系统的叠加多个图层; 所以在地图上叠加散点、甚至气泡可以很容易的实现: 包的导入: library(maptools) library(ggplot2) library(plyr) 导入地理信息数据: china_map <- readShapePoly("c:/rstudy/bou2_
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:
对于创建平滑图形或使用 barbs 或 quiver 绘图时非常有用。当使用 maskoceans 函数时也非常有用。
skimage.draw.set_color(img, coords, color)
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第07章-局部与整体可视化的案例相关。
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!
Earth Engine 支持对Geometry对象的各种操作。这些包括对单个几何图形的操作,例如计算缓冲区、质心、边界框、周长等。例如:
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。
将3D的点转换为2D的点之后,再用之前链接2D点的方法去连接这些点,这个叫做线框渲染
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)。
1.通过 Python 接口使用 OpenCV :https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/68952160
2.用编码裁剪法裁剪二维线段时,判断下列直线段采用哪种处理方法。假设直线段两个端点M、N的编码为1000和1001(按TBRL顺序)( )
画多边形需要指定一系列多边形的顶点坐标,相当于从第一个点到第二个点画直线,再从第二个点到第三个点画直线....
最近使用过深度学习图片标注工具 labelme,发现其中有个 “Create AI-Polygon” 功能,也就是创建 AI 多边形,发现好像网络上基本没有相关介绍的文章,所以我打算来抛砖引玉一下。
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。
在上一篇中,使用for循环绘制了正多边形。本篇要在此基础上,进一步优化上一篇的程序。
风向条件下的气体扩散模型计算得到的数据,相当于等值线需要在地图上展示。如下图,可以看到,离中心最近的多边形毛糙锯齿严重。
一般有两种算法来计算平面上给定n个点的凸包:Graham扫描法(Graham’s scan),时间复杂度为O(nlgn);Jarvis步进法(Jarvis march),时间复杂度为O(nh),其中h为凸包顶点的个数。这两种算法都按逆时针方向输出凸包顶点。
最近公司项目需求,要做一个百度地图电子围栏的功能,在网上查了一下资料,看了很多博客,大多数都写的不是很详细,我看的云里雾里的,最后终于集合所有的几篇资料,自己做出了一个简单的demo,下面将过程记录和分享一下,希望给予有需要同学一些帮助,我这个人说话比较啰嗦,所以写的一定会很详细的,哈哈!闲言少叙,开始了。
多边形的扫描转换是指: 把多边形的顶点表示转换为点阵表示。也就是知道多边形的边界,如何找到多边形内部的点,即把多边形内部填上颜色。
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,
面作为地图渲染的基本元素之一,在地图中可以代表各种形式的区域,例如海面、绿地等。面数据通常以离散点串形式存储,因此渲染时最关注的是如何将其展现为闭合的图形。
在学python之前,我总觉得这个东西很玄乎,而且认为网上传的很邪门:几行画出一个函数图,几十行做出一个人物形象,几十行写出一个小游戏。当时只觉得时夸大其词了。后来慢慢学习python,虽然知道了它可以用好多库,但也并没有觉得有什么。直到这次学长给我机会让我做一些东西,我才真正了解到它如何去使用,才真正发现它的乐趣,因此开启了新世界的大门,非常感谢学长!!!
前不久「贝壳研究院」基于其丰富的房地产相关数据资源,发布了「2020 新一线城市居住报告」:
教程不断更新中:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第19章 emWin6.x的2D图形库之绘制图形(含二维码和
使用 glBegin(GL_POLYGON) 设置绘制多边形 , 不管有几个点 , 都按照指定的顺序连接起来 ;
1.灰度等级为256级,分辨率为2048*1024的显示器,至少需要的帧缓存容量为( )
先上Demo啦~~~~~ 📷 或许你已经使用过了相应多的省市区与地图联动,但是这些联动往往是单向的、不可逆。并且这些数据往往都是在线使用的,不能离线使用。下图是一个结合百度地图的省市区与地图联动: 📷 我们可以在这个应用里选择,相应的省市区然后地图会跳转到相应的地图。当我们在地图上漫游的时候,如果没有显示当前的省市区是不是变得很难使用。于是,我们就来创建一个吧: 📷 相关技术栈: Bootstrap,UI显示~~,地球人都知道。 jQuery,Bootstrap依赖。 Requ
matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用,MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线,然后再用一系列的函数调整结果。
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
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