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：
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。
本文介绍了如何基于商圈和地标的位置搜索实现方法，包括多边形、矩形和圆形的划定方式以及地标搜索POI的方法。同时，本文还对比了三种方式的精确度、复杂度和灵活度，并建议在满足需求的前提下选择合适的方法。
最近从北京搬到了上海，开始了一段新的生活，算是人生中一个比较大的事件，于是特地用 Three.js 做了下可视化。
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。
目前工作中有不少涉及到地图的项目，我参加了几次技术评审，前端伙伴们在 WebGIS 方面的知识储备稍有不足，这次分享的主要目的是科普一些在前端领域比较常用的 WebGIS 知识。另外，我之前的工作中积攒了一些从零开始搭建 WebGL 地图引擎的微薄经验，虽然最终遗憾没有上线，但在其中学到的一些WebGL知识还是值得分享一下。WebGL 可以说是前端可视化技术领域难度最大的一项图形编程技术，所以今天就结合 WebGIS 这个话题顺带分享一些 WebGL 的相关知识，不会太深入，很细节的技术点在后续文章里再讲解。
如何判断一个坐标点是否在一个多边形中，具体的应用场景就是，外卖派送，用户提供的坐标是否是在外卖的派送范围之内。用户的坐标可以通过手机设备获取到，派送范围就是通过在地图上，进行多边形的绘制，获取多个坐标点连接起来的配送范围。下面来看看代码上是如何简单判断的。
相信如果提起地理数据的处理，首先想起的数据库就是postgis, 对大名鼎鼎的postgresql + 插件的方式来将POSTGRESQL 变成纯纯的地理数据处理的数据库，这是人尽皆知和童叟无欺的功能。
如果同时有很多遍布全国的请求都在查找附近的餐馆，按照上述的做法，你的服务有能力及时响应么？
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念，这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中，geom_ploygon（）几何图层对象最为复杂，也最为特殊： 复杂在哪儿呢？ 这种几何对象所定义的多边形（特别是在地理信息数据里面），领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形（也就是group），单个多边形又是一组经纬度坐标点构成（按照order排序）。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个： data(地
行政区划在地图应用中非常有用，行政区划是行政区域划分的简称，是国家为了进行分级管理而实行的区域划分，百度地图提供的内置的函数类支持传入行政区划的名称来获取对应的边界点集合，然后根据该集合来绘制点集合，最后将该点集合封闭连起来，就形成了行政区划的轮廓图了，使用下来发现地图本身提供的函数可以支持到县城，如果需要精确到乡镇那就需要其他办法获得，一种是直接加载事先准备好的乡镇的边界点集合的js文件，一种是在地图上绘制多边形，然后开启可编辑属性，人为的拖动边界，最后获取整个多边形的边界点集合即可，这种方法有个专业术语叫扒数据，在音乐界叫扒带。其实方法一的前提也是按照方法二来获取的，对于很小的应用数量不多的乡镇可以采用此法，如果需要很多省市的乡镇那就可能需要安排专人去获取了。
今年疫情以来，工作都比较紧凑，没能抽出时间来记录工作日常了。最近接触一个项目需要使用到百度地图的围栏功能，作为前期调研，先探探路。 经过一番搜搜，找到一篇不错的文章。专门介绍，百度地图围栏的。地址如下：https://www.cnblogs.com/CherishTheYouth/p/CherishTheYouth_20190416.html
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。
标记显示地图上的单一位置。它可以使用一个标准的图标，也可以由开发 者自定义图标。您可以通过 AMap.addMarker(MarkerOptions Options) 方 法将一个标记添加到地图上。 MarkerOptions属性有： • position(Required) 在地图上标记位置的经纬度值。 参数不能为空。 • title 当用户点击标记，在信息窗口上显示的字符串（测试发现，点击没有任何效果）。 • snippet 附加文本，显示在标题下方（测试发现，点击没有任何效果）。 • draggable 如果您允许用户可以自由移动标记，设置为“true ” ，默认情况下为“false ” 。 • visible 设置“false ” ，标记不可见。 • anchor图标摆放在地图上的基准点。 • perspective设置 true，标记有近大远小效果。 • 可以通过Marker.setRotateAngle() 方法设置标记的 旋转角度，从正北开始，逆时针计算。
由于地球是一个赤道略宽两极略扁的不规则的梨形球体，表面是一个不可展平的曲面，而地图通常是二维平面，因此在地图制图时首先要考虑把曲面转化成平面。然而，从几何意义上来说，球面是不可展平的曲面。要把它展成平面，势必会产生破裂与褶皱。这种不连续的、破裂的平面是不适合制作地图的，所以必须采用特殊的方法来实现球面到平面的转化。
之前我们介绍过《Python地图绘制工具folium更换地图底图样式全攻略》，今天我们就来学习基于folium进行地图绘制的基础知识点，让大家都可以用这个工具进行轻松的基于地图的可视化操作~
地址和经纬度互相转换的功能也经常用到，比如上次的路线方案查询的功能，之前官网是提供了直接输入出发地点和目的地的中文汉字，就可以查询到最优的路线，后面只支持输入出发地点和目的地的经纬度坐标了，这个就有点绕了，让用户输入什么经纬度坐标，那是个什么鬼？没有几个用户搞得懂的，所以就需要先将用户输入的出发地点和目的地的中文汉字先查询到对应的经纬度坐标，然后再传入路线查询的JS函数中查询结果即可，为什么突然关闭了这个地址经纬度自动转换的功能呢？我去后台看了下，原来这项功能变成收费模块了。
最近几天推送频率之所以下降了，不是因为偷懒，是在攻克一个难题~ 还记得前一篇推送，关于山东省财政数据可视化那一篇，因为没有精准、最新的山东省县级市边界地图素材数据，花了好多冤枉功夫，搜地图素材各种碰壁，最后的得到的地图数据并不尽如人意。 现在shp的素材相比json整体都不太流行了，无论是制作成本上还是占用内存上以及与实际行政区划的更新速度上，json地图素材轻便、时效、易获取，很多网站都提供这种轻量级的数据文件。 可是json文件遵循的JS语法，导入R中之后，全部被强制转化为各种嵌套的list、data.
在过往Excel催化剂开发好的POI搜索中，只有POI兴趣点关键字搜索和坐标点周边半径搜索，就差了指定多边形面的搜索，因为用户没法轻松地完成面坐标的采集，所以也难以在Excel催化剂中给出其对应的功能，接口调用是很容易，但交互上没法让普通用户按需获取到这个面的轮廓线坐标。
运营商的网络大数据具有实时性高、覆盖业务广、业务价值大等特点，利用网络大数据赋能网络运营智慧化是各运营商的迫切诉求，今天就给大家分享一下我们在利用网络大数据提升移动网智慧运营方面做过的一些实践活动。
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]。
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式，主要在Arcgis中使用，但在进行很多基于网页的空间数据可视化时，通常只接受GeoJSON格式的数据，众所周知JSON（JavaScript Object Nonation）是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式，以其轻量、易解析的优点，被广泛使用与各种领域，而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据，本文就将针对GeoJSON的语法规则，以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
2016 年 8 月发布，取代了 2008 年的 GeoJSON规范成为 GeoJSON 格式的新标准规范。
❝本节来详细介绍如何使用R语言来构建地理投影系统绘制世界地图，细节挺多的小编做了详细的注释；结果仅供参考❞ 加载R包 library(tidyverse) library(sf) library(camcorder) 导入数据 world <- read_sf("countries.geojson") %>% janitor::clean_names() %>% rmapshaper::ms_simplify(keep = 0.2) tomato_prod <- read_csv("tomato-
今天我们开启一个系列吧，关于城市道路的，本篇主要演示获取城市道路数据，接下来我们会在此基础上拓展1-2篇好玩的案例，敬请期待！
栅格数据通常用于表示空间连续现象，如海拔。栅格将世界划分为大小相同的矩形网格，在遥感数据中称为像素，所有这些网格都有一个或多个值(或缺失值)的变量。栅格单元值通常应该代表它所覆盖区域的平均(或大多数)值或者是中心点的值
MySQL的GIS（空间信息系统）功能从8.0开始进行了大幅改进,包括支持空间数据参照系统，空间数据索引等等新功能和新特性。
每天我们晚上加班回家，可能都会用到滴滴或者共享单车。打开 app 会看到如下的界面：
之前做获取边界点的时候，主要采用的是在线地图的方式，因为在线地图中直接内置了函数可以根据行政区域的名称来自动获取边界，其实这些边界就是一些点坐标集合连接起来的平滑线，然后形成的轮廓图，这种方式有个弊端就是只能在线的时候使用，而我们大部分的应用场景应该是离线的，甚至很多设备永远是离线的，根本不可能去联网获取信息，但是又想要这个各省市区域的轮廓图怎办呢，只能事先拿到下载到这些需要的轮廓图文件才行，这些文件存储的就是经纬度坐标集合，在离线地图中只需要定义不规则线条绘制传入这些经纬度坐标集合即可。
Tissot 指示图或 Tissot 歪曲椭圆是在地图上显示圆，展示了这些圆是如何适应投影的（即，在不同的位置出现了球面相同的曲率）。通常，不同的位置会出现不同的扭曲度。
本文翻译自https://tools.ietf.org/html/rfc7946 ，2018年1月27，28日两个大雪的周末，以序纪念。
预热文章系列：《GIS历史概述与WebGis应用开发技术浅解》、《GIS坐标系:WGS84,GCJ02,BD09,火星坐标,大地坐标等解析说与转换》、《OGC标准WMTS服务概念与地图商的瓦片编号流派》、《GIS基础知识 - 坐标系、投影、EPSG:4326、EPSG:3857 》我们过一遍如下概念：
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我们经过【附近】系列的二、三、四篇章后，已经基本了解了市面上用于解决LBS问题的几种常见方案和做法，当然除了PostGre外... ...那个有兴趣的哥们可以考虑补一篇PostGre版本直接投稿。实际上前面的思路是很简单的，算是循序渐进类型的，从MySQL到MongoDB再到ES，大概就是从GeoHASH到Google S2再到R树们。我没有在文章里显式地说这些但是背后就是这些，往深处地挖掘全靠诸位自己了~
china_map<-readShapePoly("D:/Beautiful-Visualization-with-R-master/map/bou2_4p.shp")
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：
关于LBS相关项目，一般存储每一个地点的经纬度的坐标， 假设要查询附近的场所，则须要建立索引来提升查询效率。
OpenLayers（https://openlayers.org/）是一个用来帮助开发Web地图应用的高性能的、功能丰富的JavaScript类库，可以满足几乎所有的地图开发需求。
网上其实有很多各种各样的离线地图下载器，大部分都是要收费的，免费的要么是限制了下载的瓦片数量或者级别，要么是下载的瓦片图打上了水印，看起来很难看，由于经常需要用到离线地图，摆脱这个限制，特意花了点时间重新研究了瓦片地图的原理，做了个离线地图下载器，其实瓦片地图下载没有那么复杂，其实就是从开放的几个服务器地址组建要请求的瓦片地图的地址，发送请求以后会自动将图片返回给你，你只需要拿到图片数据保存成图片即可。
获取边界点一般和行政区划搭配起来使用，比如用户输入一个省市的名称，然后自动定位到该省市，然后对该轮廓获取所有边界点集合输出到js文件，最后供离线使用，获取边界点还有一个功能就是获取当前区域内的左下角右上角等经纬度坐标，这个主要是供离线地图下载使用的，百度地图很好的提供了bdary.get(cityname, function(rs)的函数来获取行政区划的边界点集合，其中rs.boundaries就是所有的边界点集合，估计他是服务器上存储好的每个区域的集合，查询到了立即返回，可能早期也是人工的一点点圈起来连线好存到到数据库的，按照此方式其实可以搞一个程序自动将全国的所有省市边界点集合数据全部扒下来，给离线地图使用，测试了下貌似只支持到县城级别，不支持具体到乡镇。
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假如动物们也用GPS，突然有那么一天北极的公北极熊有点冲动，想刷一下附近有没有母熊。要求距离越近越好，不是澳大利亚动物园那只，也不是格陵兰岛上被囚禁的那群呆企鹅，要是有点共同的嗜好就再好不过了。这种应用场景如何解决？
我们通常要计算一些点线面要素比如说计算面积长度等等，今天我们就看一下如何将这些可视化的同时进行一些简单的计算：地理曲面和真实平面展示
Elasticsearch支持两种类型的地理数据：支持lat/lon对的geo_point字段和支持点、线、圆圈、多边形、多多边形等的geo_shape字段。
国内提供地图服务的厂家基本上是五家，百度地图、高德地图、腾讯地图、搜狗地图、天地图，国外的一般还有谷歌地图、微软地图（BING地图），这几家的地图服务的api接口都大同小异，甚至很多函数的名字都一模一样，毕竟叫的很通俗，这样也很容易理解，除了引入的地图服务JS文件不同，对象名称不同，其他大多数都类似，这就给了程序员很方便的统一的思路，整体上的流程都如下：
摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据（点、线、面等）的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象，它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能，其在R语言诸多扩展生态系统中的地位，以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
文章目录 前言 一、面聚合 1.wxml 2.js 3.wxss 4.实际效果 前言 地图基础属性： 属性 类型 默认值 必填 说明 最低版本 longitude number 是 中心经度 1.0.0 latitude number 是 中心纬度 1.0.0 scale number 16 否 缩放级别，取值范围为3-20 1.0.0 min-scale number 3 否 最小缩放级别 2.13.0 max-scale number 20 否 最大缩放级别 2.13.0 markers Array
离线地图的核心其实就是拿到这些瓦片地图文件，并不是离线地图的代码怎么写，其实离线地图的网页代码和在线地图的网页代码几乎一致的，主要就是将对应的依赖的js文件从在线的地址改成本地的地址，然后可能多几个特殊的js文件用来本地交互，离线地图完全具备在线地图的大部分功能，离线地图有个好处就是可以离线使用，根本不需要联网，而且也不需要什么秘钥，你只要搞到那些瓦片地图文件就随便你怎么摩擦了。其实在线地图也是通过读取服务器上的离线地图文件加载到网页中的，你在快速的缩放和拖动地图的时候可以看到缝隙和空白，估计此刻就是在从服务器拉取瓦片地图文件来加载，而且这个服务器上的瓦片地图永远是最新的最完整的。
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