SP将地理数据分割为两大块:描述层和映射层,可以使用rgdal包的readOGR()函数读取数据。
做了这么多数据地图,是时候该总结一些心得和理念了,今天这篇讨论ggplot2所支持的数据地图素材格式。 library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("ggplot2") library("ggthemes") library("geojsonio") options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE,encoding="UTF-8") 今
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
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。
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。
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。判断一个点是否在多边形内有几种不同的思路,相应的方法有:
作者 | 陈国栋 随着移动互联网的一路高歌,越来越多的 App 不满足系统原生的 UI 体系。开启了各种花式的玩法。早几年 ReactNative、Weex 等,企图尝试让系统组件可以像浏览器一样动态加载,从而提高发版本的效率。更早几年还有一众通过在系统 Webview 基础上面搭建起来的动态化方案,包括当下诸多的小程序平台等。Flutter 的发布仿佛给业界带来一丝新的生机,通过 Skia 渲染器完美的保证了在诸多平台渲染的一致性。但也带来专属于 Flutter 本身的一些问题。不过多的讨论关于 Flut
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。
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]。
接着上一篇的地图系列相关知识,本篇给大家介绍一种局部空间分析的地理围栏运算,具体场景主要用在分析局部的商圈、商场、街道、步行街内部相关变量方面。
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。
王小新 编译自 Kaggle 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在2016年12月至2017年3月期间,Kaggle网站举办了一场对英国国防科学与技术实验室(DSTL)提供的卫星图像进行场景特
shapely是基于笛卡尔坐标的几何对象操作和分析Python库,底层基于GEOS和JTS库。
空间数据模型可以分为三种: 场模型:用于描述空间中连续分布的现象; 要素模型:用于描述各种空间地物; 网络模型:可以模拟现实世界中的各种网络;
github:https://github.com/Toblerity/Shapely
从 BERT 开始,预训练模型(PLMs)+微调(finetune)已经成为了NLP领域的常规范式。通过引入额外的参数(新的网络层)和特定任务的目标函数,PLMs在该任务的数据集下经过finetune后,总能取得评价指标上的提升,甚至达到SOTA。
01 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务,通常分为分割,配准,可视化几个子任务。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
被追尾了,严格来讲,就是你的汽车和别人的汽车发生了碰撞. 所以本文来介绍一些检测碰撞的算法.
GeoSpark是一个用于处理大规模空间数据的开源内存集群计算系统。是传统GIS与Spark的结合。GeoSpark由三层组成:Apache Spark层、Spatial RDD层和空间查询处理层。
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?
背景:人脑是一个复杂的网络,它无缝地表现出行为和认知。该网络由直接或间接调节大脑区域之间通信的神经元组成。在这里,我们展示了多层/多路网络分析如何提供一个合适的框架来揭示结构连接(SC)的吞吐量,以调节信息传输,从而产生功能连接(FC)。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》,这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版,而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
论文标题:Benchmarking a Benchmark: How Reliable is MS-COCO?
#3部分为整个Box2D系统结构的解释,以及其运行的原理和相应步概述。不清楚有没有#4,如果有#4则会对每一个物理求解过程进行推导阐述。 上一章链接:传送门 需要前置知识:高等数学,大学物理 ---- 目录 1、世界 1.1 基础信息 1.2 结构详述 1.3 物理世界原理-概览 1.4 物理世界原理-详述 2. 物理快照 3、物理系统优化 3.1 时间上的优化 3.2 空间上的优化 1、世界 1.1 基础信息 世界-World为整个物理系统的管理运行系统,其结构如下 其中:FP、FVector2、FVec
【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
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。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
在Vue ArcGis鼠标打点、中心打点绘制多边形这篇文章里给大家讲了ArcGis如何绘制多边形,那在ArcGis绘制多边形后多边形边界不理想怎么办?想调整多边形覆盖面怎么办?今天这里给出一种解决方案以供各位看官参考。
原文:论文阅读学习 - ModaNet: A Large-scale Street Fashion Dataset with Polygon Annotations - AIUAI
人类理解世界其实是按照三维的角度,而传统的关系型数据库是二维的,要想描述空间地理位置,点、线、面,我们就需要一个三维数据库,即所谓空间数据库。
在计算机视觉中海量图片数据的标记是个让人头疼的问题,通过学习总结列举以下几种常用的图像标记平台,从平台的价格、各种功能、工具和格式、项目管理和易用性等方面分析各个平台的特点,希望对小伙伴们有所帮助。
大家好我是费老师,geopandas作为在Python中开展GIS分析的利器,可以帮助我们快捷地解决很多日常GIS操作需求。而我们平时工作研究中使用到的各种矢量数据,由于原始数据加工过程的不规范等问题,偶尔会导致某些要素自身的矢量数据信息非法。
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demo。
对于平面上的点集,通过Delaunay三角剖分算法能够构建一个具有空圆特性和最大化最小角特性的三角网。空圆特性其实就是对于两个共边的三角形,任意一个三角形的外接圆中都不能包含有另一个三角形的顶点,这种形式的剖分产生的最小角最大。
Turf.js是JavaScript 空间分析库,由Mapbox 提供,Turf 实现了
这一期 R 可视化介绍的是 leaflet 包及其扩展内容,除了《Geospatial Health Data》[1]一书中介绍的关于此包的基本使用方法外,小编还在网上探索了 leaflet 包的其他内容,详细见 CSDN[2] 网站。关于 leaflet 包的更多内容,可进入leaflet官网[3]查看学习。
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
2)快速,过往的psenet需要至少0.6s,pan和db在一些场景中效果差一点但快,是否有更好平衡速度和效果的方法;
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。
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)( )
上篇文章我们了解了canvas的定义、获取和基础的绘图操作,其中的绘图功能我们讲解了线段绘制、上色、描边等方面知识点。 今天我们来讲讲矩形(Rectangle)和多边形的绘制。 矩形的绘制一共有两个口令,分别是 ctx.fillRect(x, y, width, height) 和 ctx.strokeRect(x, y, width, height) ,参数中的 x 和 y 依旧表示需绘制的矩形的起始点坐标(相对canvas原点),width 和 height表示需绘制的矩形宽高。 而 fillRec
算法:图像多边形填充是不仅可以填充凸多边形,而且可以填充任何不具有自相交的单调多边形,即其轮廓与每条水平线(扫描线)的相交最多为两次(最顶部边缘和/或底部边缘水平)。如果图像多边形填充部分或全部位于图像外部,则将对其进行裁剪,还可以处理以亚像素精度指定的像素坐标,意味着可以将坐标作为编码为整数的定点数传递。
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
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。
——对《计算机图形学基础教程》胡事民等著 的补充
此次国际赛一共分为五场比试,其中在4月19日国际赛的上半场,上半场的比赛中中国战队有四人参与比赛,分别是郑林凯、凡正阳、丁若虚和王易木。
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
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral(MCFS),这是一个新颖的算法框架,用于多机器人覆盖路径规划(MCPP),首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线(Connected Fermat Spiral,CFS)适应到多机器人协调中。
旋转框相比矩形框可以更好的拟合物体,同时标注起来比分割要方便的多,使用来自NVIDIA的ODTK可以方便的训练,实施和部署旋转框物体检测模型,同时具备多种扩展功能。
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