Voronoi Diagram(也称作Dirichlet tessellation)是由俄国数学家Georgy Voronoy提出的一种空间分割算法。它通过一系列的种子节点(Seed Points)将
以下程序 使用python实现 Voronoi图 from PIL import Image import random import math def generate_voronoi_diagram(width, height, num_cells): image = Image.new("RGB", (width, height)) putpixel = image.putpixel imgx, imgy = image.size nx = [] ny = [] nr = [] ng
其实使用第一次的方法是有好处的,你可以任意改变镶嵌重叠区域的代码构造,你可以用顶层像元、底层像元、平均像素值等不同的算法,理论上gdal_merge.py应该也有这些代码,暂时没有研究,不过能用python进行镶嵌的实现,也是足够让人兴奋了。
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。
聚类分析 源代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com @Date: 2019-06-10 00:04 @Describe: @Evn: ''' import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np from sklearn.cluster import KMea
Remesh并没有一个严格的定义,简单的讲,Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格,并且满足一定的要求。根据网格改动大小,可以分为这么几类:
Hybird A*算法保证生成的路径是车辆可实际行驶的,但它仍然包含很多不必要的车辆转向操作,我们可以对其进行进一步的平滑和优化。
用X表示一个距离函数为d的空间。令K为一个指示集合,(P_k ),k∈K为空间X的一个非空子集的有序元组。对应于P_k 的R_k,称为沃洛诺伊元胞,或沃洛诺伊区域,是空间X中所有到P_k 的距离不大于其到其他位置P_j (j≠k)的点集。如果定义d(x,A)=inf{d(x,a)|a∈A}为点x和子集A的距离,则
Voronoi中的AngleOffset来模拟随机运动 UV采用事件控制Y方向上的变化,实现火焰不断向上
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。
本文介绍在ArcGIS下属的ArcMap软件中,基于Mosaic工具,批量对大量栅格遥感影像文件加以拼接、镶嵌的方法。
在进行多晶粒材料力学数值模拟时,voronoi模型被广泛应用,目前算法也较多,有兴趣的同学可参考计算机图形学相关教材。
This post is a simplified version of the accompanying notebook to chapter 6 of my upcoming book Mastering SciPy. Click anywhere on this box for more information.
https://stackoverflow.com/questions/20515554/colorize-voronoi-diagram/20678647#20678647
https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html
2023 年 7 月 7 日,计算机图形学顶级会议 ACM SIGGRAPH 2023 最佳论文奖评选结果揭晓。其中,山东大学计算机科学与技术学院交叉研究中心(IRC)的科研团队发表的学术论文 “Globally Consistent Normal Orientation for Point Clouds by Regularizing the Winding-Number Field” 被评为五篇最佳论文之一。这是自 SIGGRAPH (NA) 设立最佳论文奖以来,国内科研团队首次以第一单位荣获该奖项。
本文介绍基于ENVI软件,利用“Pixel Based Mosaicking”工具实现栅格遥感影像镶嵌拼接的方法。
mod/myd04_3k的数据有个不好的地方,动态的过境情况,如果你要批量镶嵌一个区域里的影像,有个小问题,他们的数量是不确定的。例如我的范围
本文介绍基于ENVI软件,利用“Seamless Mosaic”工具实现栅格遥感影像无缝镶嵌的操作。
为帮助大家能在6月18日的比赛中有一个更好的成绩,我会将蓝桥杯官网上的历届决赛题目的四类语言题解都发出来。希望能对大家的成绩有所帮助。
「OD数据」是交通、城市规划以及GIS等领域常见的一类数据,特点是每一条数据都记录了一次OD(O即Origin,D即Destination)行为的起点与终点坐标信息。
影像数据指的是栅格数据,影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
本文介绍基于ArcMap软件,建立镶嵌数据集(Mosaic Datasets)、导入栅格图像数据,并调整像元数值范围的方法。
应用:人脸检测的核心技术 代码: #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> #include <fstream> using namespace cv; using namespace std; static void help() { cout << "\nThis program demonstrates iterative construction of\n"
(说实话,我第一眼看到之后就感觉R或者Python绘制此图会比较难,这种图应该是交互式图表,感觉像D3绘制的哈),果然,在查阅资料之后知道这种图叫做Voronoi treemap,也查到了给的样图来自D3官网~我当时就在想“干嘛不直接学D3绘制呢?”,后来转念一想,我的读者要么是学R的,要么是学Python的,再学习一种新语言去绘制图表,好多人是不太愿意的,所以,我们今天的推文还是尽量使用R或者Python绘制这种图·····,扯得有点多了,我们直接进入正文。在R绘图体系中,有SysbioTreemaps和voronoiTreemap包可以绘制类似图形,接下来,小编一一介绍。
一,效果展示 老规矩,直接上效果图: 📷 没学习Shader Graph之前:我靠😱 !这效果有点牛啊,那个大佬写的? 学习了Shader Graph之后:我去😒 !就这?岂不是有手就行? ---- 二,原理介绍 通过Tiling And Offset节点分别对Voronoi泰森多边形节点和Gradient Noise渐变噪声节点进行偏移移动,然后通过颜色,贴图各种叠加和透明度设置,从而到达模拟火苗的动态效果。 📷 ---- 三,实现效果 准备工作 在Project面板右键 --> Create -->
在做PM2.5的机器学习的时候,不同的aod数据的利用率问题就显得十分重要,能多要一个数据都显得弥足珍贵,而几个类型的数据中,modis3km的数据较为杂乱,因为他是5分钟的采样时间,也就是一天会产生大于24*60/5的数据量,具体怎么解释我现在也迷迷糊糊,过境数据每次位置都有不同,一个矩形的范围内,最多可以有好几个影像的范围。
珠海经济特区作为我国最早设立四个经济特区之一,珠海成为国际社会观察中国改革开放的一扇重要窗口。从1980到2020,基于近40年的遥感影像,一起来看下珠海经济特区的变迁。
这篇笔记介绍下铜的大马士革镶嵌工艺。小豆芽之前对于金属图案的理解是先沉积一层金属,然后再通过干法刻蚀的方法形成图案。最近才发现自己的理解不够全面。
缘起 封面图是不是很酷炫? 该图的核心算法就是 Delaunay三角剖分. 这种低多边形的成像效果在现代游戏设计中越来越被喜欢,其中的低多边形都是由三角形组成的。于是我们来学习一下. 分析 首先,先来
[ 文章推荐 ] Python 地图篇 - 使用 pyecharts 绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解
打算将它们封装成模块,找素材时,github发现一个纯python做的镶嵌画的工具,没有用任何机器学习的代码。(看时间很早就有了,发现的有点晚)
本文介绍基于ArcMap软件,利用时间滑块功能,对大量多时相栅格遥感影像数据进行动态显示,并生成视频或动图的方法。
MEIC清单仅为中国境内的排放清单,但是在模拟全国污染场的案例中,中国周边国家的排放是不容忽视的,因此需要通过MIX清单来对MEIC进行一个补充。
在 Toolbox 中,打开 Mosaicking /Seamless Mosaic,启动图像无缝镶嵌工具 Seamless Mosaic,镶嵌的主要流程如下:
OD数据是交通、城市规划以及GIS等领域常见的一类数据,特点是每一条数据都记录了一次OD(O即Origin,D即Destination)行为的起点与终点坐标信息。
随着生物学背景知识的增加,单细胞图谱的可视化直接用10X的Loup或者seurat的Dimplot函数直接绘制的umap/tsne图往往很难达到要求了,这就要求我们提高绘图技能。我们都知道ggplot2是一款很好的绘图R包,甚至可以说在语法上扩展了R语言本身。那么,当我们需要绘图的时候,自然我们会想到它及其周边。今天我们就主要地看一下ggforce这个包带给我们的可能性。
Computational Geometry Algorithms Library,CGAL,计算几何算法库。使用C++语言编写的,提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域,如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
该算法利用扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)实现传感器混合本地化。
GFS 16.0版本是基于立方球有限体积(FV3)动力核心的GFS的首次重大升级,该版本于2019年6月取代了谱动力核心。在此次升级中,NCEP将模型垂直层数从64层增加到127层,并将模型顶部从平流层上部(约55公里高度)扩展到中间层(约80公里高度)。模式的物理动力的升级包括:
CGAL (Computational Geometry Algorithms Library)
这是一篇关于西北基因组中心的Deborah Siegel和华盛顿大学联合Databricks的Denny Lee,就ADAM和Spark基因组变异分析方面的合作的专访。
迷之栗 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “有代码么?” 每每写到某实验室的机器人,解锁了厉害的操作,评论区很容易生出这样的问题。 然而,答案常常略带伤感,不好意思,暂时没有。
其主要特点有以下三点:选择了在实践中广泛应用的算法;依赖最少;容易阅读,容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。
Tuckfield出版社Finelybook出版社:No Starch Press(2021年1月27日) 语言:英语 页数:270页 ISBN-10书号:1718500688 ISBN-13书号:9781718500686
安装方法: 通过 npm install vue-notification 就能使用了。
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摘要总结:本文介绍了Faiss库的基本使用示例,包括构造实验数据、为向量集构建索引、进行k-近邻搜索、加快搜索速度、进一步缩小存储空间等方法。
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