R/sf:将多边形边界约束到重叠多边形层 - 腾讯云开发者社区

1R语言地图数据分类 R语言使用ggplot2作图，所支持的地图数据对象主要包括两类 sp： SpatialPolygonDataFrame sf: Simple feature list column...这两株数据对象都可以通过读取shp数据获得 SP数据特点 SP空间数据对象是一个dataframe(数据描述层)和polygons(几何映射层)两个对象的组合 SP将地理数据分割为两大块：描述层和映射层...映射层是每一个行政区域的多边形边界点，按照order排序，按照group分组，多边形分界点信息是一个多层嵌套的list结构，但我们可以通过fortity函数将其装换位数据框。...SF数据特点最大特点hi是，他将每一个行政区划所对应的几何边界点封装成一个list对象，这条记录就像其他普通的文本记录一样，被排列在对应行政区划描述单元中使用sf包的st_read()函数导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据结构...，这些行列中包括了描述层和几何多边形的边界点信息。

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R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型

第一种格式（sp）是R语言绘图比较传统的数据格式，它将地理信息数据分割为两大块：描述层和映射层。...而对应的几何映射层，是每一个行政区域的多边形边界点，这些边界点按照order排序，按照group分组。...多边形边界点信息是一个多层嵌套的list结构，但是我们仍然可以通过fortity函数将其转化为数据框。...而sf对象将这种控件数据格式件进行了更加整齐的布局，使用st_read（）导入的空间数据对象完全是一个整齐的数据框，拥有整齐的行列，这些行列中包含着数据描述和几何多边形的边界点信息。...这样做的好处是，我们不必要自己做这种从描述层到几何映射层的对应关系的链接，因为对应关系本身就已经存在。

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左手用R右手Python系列12——空间数据可视化与数据地图

今天要讲解的主角是R语言中的sf包和Python中的geopandas库。...好在新技术总是不断地出现，数据源上json格式的数据为我们提供了更为便捷、高效、低廉的空间数据信息，而sf包则可以使用直观易懂的Simple Features数据结构来从新规整地图数据源，使得过去需要分别准备地理边界属性信息和地理边界经纬点信息来呈现地理空间信息数据结构...也许以上描述过于抽象，因为涉及到到的内容比较深入，我实在是不知道该如何把这些内容将的通俗易懂，接下来会使用图片辅助演示。...) #从SP（空间数据对象）中剥离地理多边形边界点信息和多边形属性信息 x<-china_map@data xs<-data.frame(id=row.names(x),x) china_map_data...geopandas包同时支持导入shp素材和json素材，导入之后得数据结构与R语言中得sf导入之后得结构是一致得，地理多边形边界点信息都被压缩成了一个非常整齐的列表存储，列表内每一个单独的子项目都代表着一个多边形

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用编程赋能工作系列——地理围栏的基本操作运算

如下图所示，通过前期调研，假如你已经确认了目标分析区域如图中不规则多边形所示，通过地图围栏围栏可以拿到边界经纬度信息，然后需要甄别出待分析的原始数据中，那些点是在目标分析区域内部，并且单独摘出来进行更加细致的分析...这问题是主要操作难点，涉及到空间数据操纵，以下仍然是两个工具分别讲解： R语言中的处理方案： # 将围栏数据改造成R语言中sf包可识别的形式 # 因为原始围栏是一次将经维度按顺序组合并一次拼接起来的，...return(result_data) } # 这里将已经转换为数据框的围栏经纬度信息转换为sf模式的多边形对象 ploygon_data <- my_fun(areaFence) mapdata <...利用sf包中的点归属判别函数st_contains，把随机点都打上一个是否在围栏内部的标签，方便之后在呈现层进行区别填色。...使用Python中shapely包（底层也是和R语言中的sf包基于相同的理论基础实现的）提供的点判别函数contains。

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（数据科学学习手札65）利用Python实现Shp格式向GeoJSON的转换

GeoJSON数据的可视化以便于理解：互不重叠的两个多边形：下面是互不重叠的两个多边形的示例： ? 　　...，直接将两个多边形要素对应的三维列表存放在最外层列表下即可。...互有重叠的两个多边形：　　互有重叠的多个多边形要素格式同多个不重叠的多边形，效果如下： ? 　　...：　　有孔的多边形在类别上也是归类到MultiPolygon，下面是一个示例： ? 　　...对应的GeoJSON数据如下，可以看出其与多个重叠的多边形的区别在于多边形矢量信息嵌套在第二层列表中： { "type": "Feature", "properties": {}

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CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

这里贴一张广义的图像分割的图：存在的困难：不同目标区域亮度一致，区分度小，不同目标区域边界模糊，图像采集存在噪声常用分割步骤检测（定位）-> 边界寻优常用分割方法按照图像中区域的能量与联系...（比如希望两个模型的输出相近）双模型交互迭代优化 多边形近似对于某种目标区域，有着固定的多边形外观，可通过多边形近似的方法，标记出图像中近似的特征点语音前言技术任务降噪，增强，杂音分离，消除回响...）建立位置和对象的关系，得到某个位置有某个对象的概率分布 Hawkes过程模型根据对象对图层做分解，由概率约束建立图层约束（树在人之前的概率有多大）层内DCGAN，层间LSTM聚合出整图骨架约束的人体视频生成...Image Classification 显著性提取和协同分割定位对象先通过显著性聚类提出备选局部，再对局部位置关系提出两个空间约束：局部和整体必须有尽可能多的重叠，局部之间有尽可能少的重叠。...Faster R-CNN 结合分类模型和检测模型做更高精度的细粒度分类显著性模型提供弱标记的图片训练faster r-cnn检测模型检测模型提供更精确的备选区域进行分类视觉文本联合建模的图像细粒度表示

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一个R语言中操纵矢量空间数据的标准化工具—sf

但是由于ESRI shapefile缺乏清晰开放的标准，其本身混乱、繁多的配置文件及其在呈现空间数据上的诸多缺陷，给sp包造成了不利影响，比如在呈现多边形集合上的孔洞时，盲目的使用封闭外边界来标记孔洞。...在使用ggplot2绘图时，先利用fortify函数将sp对象转化成数据框（该数据框里存放着每一个多边形构成点的信息），以此来尝试“简化”多边形对象，这样既不优雅，也不高效。...基本规范数据类型 sf包的主要类型如下： “sf”: 一个数据框（或者tl_df）：包含一到多个空间几何对象列（通常由一组与数据框等长的列表组成）、一个用于标识当前空间几何对象列（sfc类）的属性...： POINT：一个单点组成的数值型向量 MULTIPOINT：每行由多点组成的数值矩阵 LINESTRING：每行由多点组成的数值矩阵 POLYGON：多个数据矩阵（每行由多点组成）组成的列表（多边形边界内部可能嵌套若干个孔洞...之所以将sf包构构筑于这些系统上，主要因为这些系统是由R语言外部致力于空间数据探索的研究机构和社会组织使用和维护的，反映了这些组织在关于空间数据研究上达成的默契和共识。

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POSTGIS 总结

PostGIS通过向PostgreSQL添加对空间数据类型、**空间索引(R-Tree)和空间函数的支持，将PostgreSQL数据库管理系统转换为空间数据库**，可以说PostGIS仅仅只是PostgreSQL...R-Tree将数据分解为矩形（rectangle）、子矩形（sub-rectangle）和子-子矩形（sub-sub rectangle）等。...对于几何图形，&&运算符表示”边界框重叠或接触”（纯索引查询），就像对于数字，”=“运算符表示”值相同”。...6.3 ST_Intersection 叠置（overlay）- 通过计算两个重叠多边形的交集来创建新的几何图形。...七、图形有效性和简单性 ST_IsValid(geometry)，检查图形有效性可以通过添加CHECK约束（即用户定义的完整性约束）来手动对表强制执行这样的有效性检查 ALTER TABLE mytable

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Basemap系列教程：使用 shapefiles 文件裁剪栅格

所使用的 shp 文件是由 Natural Earth 提供的 Andorra 边界文件。虽然shp文件精度比较低，但在此例讲解中已经可以了。 ?...一个是包含点的数组（脚本中 vertices 变量），另一个是作用于每个点的函数此例中，仅使用直线，因此 MOVETO 表示多边形的开始点， LINETO 表示创建每一段直线，CLOSEPOLY 表示闭合多边形...当然只是用了 Andorra 边界构成的多边形 prt 数组可以管理多个多边形，但此例中只有一个 polygon（注：因为只有一个多边形），但仍可应用于裁剪多个多边形的情况使用 Path 函数创建...如果输出栅格是其它投影的话，应该使用输出投影（m(pts[j][0], pts[j][1])）添加shp文件坐标到 path 中。...注：将第 22 行改为 vertices.append(m(pts[j][0], pts[j][1])) 即可适应所有投影。

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CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

存在的困难：不同目标区域亮度一致，区分度小，不同目标区域边界模糊，图像采集存在噪声常用分割步骤检测（定位）-> 边界寻优常用分割方法按照图像中区域的能量与联系，建立图模型，用图割，图搜索的方法对图像进行分割...（比如希望两个模型的输出相近）双模型交互迭代优化 多边形近似对于某种目标区域，有着固定的多边形外观，可通过多边形近似的方法，标记出图像中近似的特征点语音前沿技术任务降噪，增强，杂音分离，消除回响...，有不同的远近限制）建立位置和对象的关系，得到某个位置有某个对象的概率分布 Hawkes过程模型根据对象对图层做分解，由概率约束建立图层约束（树在人之前的概率有多大）层内DCGAN，层间LSTM聚合出整图...局部和整体必须有尽可能多的重叠，局部之间有尽可能少的重叠。...Faster R-CNN 结合分类模型和检测模型做更高精度的细粒度分类显著性模型提供弱标记的图片训练faster r-cnn检测模型检测模型提供更精确的备选区域进行分类 ?

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Kaggle冠军告诉你，如何从卫星图像分割及识别比赛中胜出？

将多尺度图像块与滑动窗口生成方法相结合，利用区域块重叠技术覆盖到整个图像的边缘。...图6：积水区的伪影问题从常识上来说，河流总是会延伸到图像的边界，而积水区一般只有小的重叠区域，这是解决问题的关键。...此外，为了检测河流而建立的NDWI指数可能与原始的积水区预测结果相重叠，并且两者间非常相似的断裂边缘可以被合并成凸包，形成一种触及图像边界的完整轮廓。...对于小轿车的识别，基本上只是采取多个小轿车网络预测的平均值，并删除与大型车辆重叠的轮廓和超过区域像素阈值的多边形。此外，再通过建筑物、树木和其他类别的标签排除两类车辆对象的可能性。...最终，我使用rasterio库和shapely库来执行从多边形到WKT格式的转换。

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R可视化 | 地理信息空间（上）

, layer, stringsAsFactors)函数读入数据转换为sf数据模型 dsn：读入的文件名 layer：读入的层数（如果是多层地图的话） stringsAsFactors：是否将读入文件中的字符串数据转换为因子数据...（polygons）：每一个行政区的多边形边界点（按order排序、按group分组）需要使用fortify函数将polygons数据转换为数据框格式。...SF（Simple feature list column）格式获取的是完整的数据框（ data.frame ）格式将每一个行政区对于的几何分界点封装成一个list对象 ?...文件格式与函数方法关系图 1.5 上手实战设计目的：进行地理文件的加载、数据转换及基础处理，将地理信息数据与业务数据的融合（sp与sf数据模型），添加地理标签，应用地理坐标轴，最终完成一个地理空间可视化的小...[,c("id","NAME")] #行政区划层 polygons_data1 <- fortify(gansu_map) #地理信息边界点数据 polygons_data1 <- polygons_data1

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CGAL功能大纲

二维多边形2D Polygons 这个包定义了二维多边形类的基本概念和数据结构，提供了多边形的构建，并提供了相关操作，比如边界框、极值点、有符号区域、简单性和凸性测试、方向和点位置。...由于并集、差分和对称差分等所有二元集合运算都可以简化为求交和补的运算，所以Nef多边形在这些运算下也是封闭的。除了集合补运算外，还有更多的拓扑一元集运算是在Nef多边形的内部、边界和闭包域中封闭的。...二维模型凸分解2D Polygon Partitioning 这个包提供了将多边形划分为单调多边形或凸多边形的函数。...分解得到O(r2)凸块，其中r为边数，其相邻面相对于多面体内部形成180度以上的角度。这个界限是最坏情况下最优的。...在这个包中，我们主要关注与同态的三角曲面，以及到平面域的分段线性映射。

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硬核万字长文：我是如何把Skia的体积“缩小”到18的？

渲染抽象层的设计目前消费电子设备基本都配备了硬件显卡，但是很不凑巧主流设备中的显卡驱动存在较大的差异。因此想要构建完善的硬件加速渲染器，对不同厂商的 GPU 驱动做一层抽象是非常有必要。...但是利用多边形的布尔运算就比较容易了。 多边形堆叠一个复杂多边形的数据定义出现了一部分区域和另一部分区域重叠，这个时候问题就开始变的异常复杂了。不仅仅在多边形定义的过程中会出现多边形区域重叠。...那么扩大了区域的同时难免会出现多边形区域重叠。而渲染器在执行渲染前需要对多边形进行堆叠的剔除。布尔运算在详细描述如果解决多边形堆叠问题前，先来了解一下多边形布尔运算。...算法只需要处理多边形的边界，像素的过渡中过滤高频跳变就可以达到完美的抗锯齿。所以可以在边界进行低通滤波，也可以通过其他技法来模拟这一过程。这里采用轮廓区域拓展 + 径向渐变的方法来间接模拟低通滤波。...总结如前文所述，从分段贝塞尔曲线到二维构形，从多边形堆叠到通用多边形并交差。已经具备了完善的二维建模的能力，也配备了操作二维图形的手术刀。配合三角剖分算法可以完成和 GPU 的对接。

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python地理处理包shapely

多边形分割可以将多边形通过折线来分割参考：Cut a polygon with two lines in Shapely 参考：shapely官方文档——Splitting 切割后得到一个多边形集合...2,0)]) line_1 = LineString([(-1,0.5), (-1,1.5), (3,1.5), (3,0.5), (-1,0.5)]) import shapely # 通过线可以将多边形进行切割...各个坐标将复制到新对象中 >>> LineString([Point(0.0, 1.0), (2.0, 3.0), Point(4.0, 5.0)]) <shapely.geometry.linestring.LineString...= LinearRing(coords) >>> s = Polygon(r) >>> s.area 0.5 >>> t = Polygon(s.buffer(1.0).exterior, [r]) >...一个有效的Polygon 不能有任何重叠的外环或内环。有效的MultiPolygon 不能集合任何重叠的多边形。

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GeoSpark 数据分区及查询介绍

它包括将数据加载、存储到磁盘 (例如，存储在本地磁盘或Hadoop文件系统HDFS上) 以及常规的RDD操作。...在存储层，GeoSpark利用JTS拓扑套件来支持空间对象。每个空间对象存储为点、矩形或多边形类型。...RectangleRDD中的矩形还通过Apache Spark层分布到不同的机器上。 PolygonRDD：所有随机多边形对象都由PolygonRDD支持。...底层Apache Spark层将PolygonRDDs分区到分布式集群。 3.2 SRDDs 内置集合操作 GeoSpark为SRDDs提供内置几何操作。...然后遍历SRDD中的每个元素，如果元素与网格单元重叠，则将网格单元ID分配给该元素。当某个元素与多个网格单元重叠时，则复制该元素，将多个网格ID分配给该元素以及副本。

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当我在微调的时候我在微调什么？

微调操作将具有相同标签的点分组到一个簇(cluster)中，简化了词向量的底层表示。因此，微调后更容易进行单词的类别划分。...这样对单词进行分类就被转化为了一个聚类问题，同类别的单词应该被分组到为同一个簇。每个簇的最外围节点相连接可构成一个凸多边形(convex hull)，如红点所示。...为保证可以找到决策边界来划分单词类别，每个凸多边形之间不能有重叠。则寻找决策边界(灰色区域)问题转化为了在寻找凸多边形簇的聚类问题。注意，不同的簇可能属于同一个标签。...合并后新簇的凸多边形不能与其他簇的凸多边形有重叠。...给我感觉，R-Drop在接下来一段时间，会不会成为竞赛拿奖的一种标配？因为从论文里的实验可以看出，基本引入R-Drop都会带来1 ~ 2个点的提升。

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判断点是否在多边形内的Python实现及小应用（射线法）

判断一个点是否在多边形内是处理空间数据时经常面对的需求，例如GIS软件中的点选功能、根据多边形边界筛选出位于多边形内的点、求交集、筛选不在多边形内的点等等。...该算法对于复合多边形也能正确判断。 ? 射线法的关键是正确计算射线与每条边是否相交。并且规定线段与射线重叠或者射线经过线段下端点属于不相交。首先排除掉不相交的情况，下图的情况都是需要排除掉的： ?...wgslat,score,adds 1,沃美,116.3309,40.0706,4.3,昌平回龙观同成街华联购物中心4楼 2,星美国际,116.446,39.916,5,金汇路8号世界城E座 3,…… 城市边界为...wgslng,wgslat 在的位置 with open(out_path, 'w', newline='') as cout_file: fin = open(cin_path, 'r'..., encoding='gbk') #出现编码错误就改编码 utf-8 gfn = open(gfile, 'r', encoding='utf-8') gjson =

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跟牛老师一起学WEBGIS——GIS基础（空间数据）

栅格数据模型栅格数据模型是基于连续铺盖的，它是将连续空间离散化。 ?...点实体（Point Entity）：用来代表一个实体；注记点：用于定位注记；内点（Label Point）：用于记录多边形的属性，存在于多边形内；结点（节点）（Node）：表示线的终点和起点；角点...线状实体包括线段、边界、链、弧段、网络等。 4.多边形对象面状实体也称为多边形，是对湖泊、岛屿、地块等一类现象的描述。通常在数据库中由一封闭曲线加内点来表示。...面状实体有如下空间特性：面积范围；周长；独立性或与其它的地物相邻，如中国及其周边国家；内岛或锯齿状外形，如岛屿的海岸线封闭所围成的区域等；重叠性与非重叠性，如报纸的销售领域，学校的分区，菜市场的服务范围等都有可能出现交叉重叠现象...，一个城市的各个城区一般说来相邻但不会出现重叠。

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你被追尾了

分离轴定理（Separating Axis Theorem SAT）通过判断任意两个凸多边形 在任意角度下的投影是否均存在重叠，来判断是否发生碰撞。...注意，一旦存在间隙的情况，表明从光源到间隙存在一条直线可以将这两个多边形分离开来，从而这两个多边形不相交. 这就是分离轴定理名字的由来. ?...显然，上述代码有几个需要解决的地方：如何确定多边形的各个投影轴，也就是上述 getAxes 函数怎么实现如何将多边形投射到某条投影轴上，也就是上述 project 函数怎么写如何检测两段投影是否发生重叠...这就是上述 getAxes 函数投影（project）通过将一个多边形上的每个顶点与原点(0,0)组成的向量，投影在某一投影轴上，然后维护该多边形在该投影轴上所有投影中的最大值和最小值，这样即可表示一个多边形在某投影轴上的投影了...于是SAT 定理对凹多边形是不能成立的. 判断重叠（overlaps） ?

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rgdal包readOGR使用

R语言可视化——关于ggplot所支持的数据地图素材类型

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