首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

boundingBox zoomToBoundingBox不能缩放到osmdroid坐标

boundingBox zoomToBoundingBox是一个函数或方法,用于将地图视图缩放到指定的边界框(bounding box)所定义的区域。osmdroid是一个开源的Android地图库,用于在移动设备上显示地图。

在使用boundingBox zoomToBoundingBox时,需要提供一个边界框作为参数,该边界框通常由两个经纬度坐标点组成,表示地图上的一个矩形区域。该函数会根据提供的边界框计算出合适的缩放级别和地图中心点,以便将该区域完整地显示在地图上。

osmdroid是一个基于OpenStreetMap数据的地图库,它提供了丰富的地图显示功能和交互能力。通过使用osmdroid,开发人员可以在Android应用中集成地图功能,包括地图显示、缩放、平移、标记点、路径绘制等。

boundingBox zoomToBoundingBox的优势在于可以快速、准确地将地图缩放到指定的区域,使用户能够更好地浏览和导航地图内容。它适用于需要展示特定地理区域的应用场景,比如地图导航、位置标记、地理信息展示等。

腾讯云提供了一系列与地图相关的产品和服务,其中包括地图开放平台(https://cloud.tencent.com/product/maps)和位置服务(https://cloud.tencent.com/product/location)。地图开放平台提供了地图数据、地图显示、地理编码、路径规划等功能的API接口,可以满足开发人员在地图应用中的各种需求。位置服务则提供了定位、逆地理编码、地理围栏等功能,可以帮助开发人员实现更精确的位置服务。

请注意,以上答案仅供参考,具体的产品选择和推荐应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

crossMoDA2021——前庭神经鞘瘤分割

然后通过连通域分析mask图像中每个连通域的中心点坐标和xyz的半径值,生成该点处的高斯热力图,高斯热力图的中心就是耳蜗的中心点坐标,高斯Sigma的数值是xyz半径值最大的数值,如果有多个耳蜗区域,将所有耳蜗的高斯热力图相加即可...3、对原始图像和预测热力图结果,按照图像spacing缩放到(0.3,0.3,0.3)大小。 4、对采样后的二值热力图进行连通域分析,获得每个连通域的boundingbox范围。...5、在boundingbox范围内,按照步长是(32,32,32)坐标获取(64,64,64)大小的ROI图像区域,采用(5,95)范围的均值为0,方差为1的归一化。...3、对原始图像和预测热力图结果,按照图像spacing缩放到(0.3,0.3,0.3)大小。 4、对采样后的二值热力图进行连通域分析,获得每个连通域的boundingbox范围。...5、在boundingbox范围内,按照步长是(32,32,32)坐标获取(64,64,64)大小的ROI图像区域,采用(5,95)范围的均值为0,方差为1的归一化。

45220

人脸识别系列三 | MTCNN算法详解下篇

这部分的代码如下: // 缩放到12为止 int MIN_DET_SIZE = 12; // 可以检测的最小人脸 int minsize = 40; float m = (float)MIN_DET_SIZE...scales_.push_back(m); minl *= factor; factor_count++; } 这部分代码中的MIN_DET_SIZE代表缩放的最小尺寸不可以小于12,也就是从原图缩放到...每张图片会得到个分类得分和个人回归坐标,然后结合scales可以将每个滑窗映射回原图,得到真实坐标。...其中有2个关键的函数,分别是generateBox和nms,我们分别来解析一下,首先看generateBox: // 根据Pnet的输出结果,由滑框的得分,筛选可能是人脸的滑框,并记录该框的位置、人脸坐标信息...threshold[0]) { bbox.score = *p; order.score = *p; order.oriOrder = count; // 对应原图中的坐标

1.6K30

ADAM——动脉瘤检测和分割挑战(四)

1.1、热力图回归检测数据处理 然后根据txt中的动脉瘤的图像中心线点坐标和半径值,生成该点处的高斯热力图。...1.2、二类分割数据处理 将原始图像和Mask图像统一缩放到到spacing是(0.3,0.3,0.3)分辨率大小。...针对非血管瘤区域,在整个图像上随机裁切(64,64,64)大小的区域出来,针对血管瘤区域,根据连通域分析Mask得到每个血管瘤的boundingbox,并在该区域内随机获取三维点坐标,并以此为中心裁切(...1.3、二类分割数据处理 将原始图像和Mask图像统一缩放到到spacing是(0.3,0.3,0.3)分辨率大小。...对金标准Mask进行分析得到每个颅内血管瘤的boundingbox,以boundingbox的中心裁切出(64,64,64)大小的区域出来。

38430

VALDO2021——血管病变检测挑战赛之脑微出血检测(四)

1.1、热力图回归检测数据处理 然后根据每个微出血区域的boundingbox的中心和大小,生成该点处的高斯热力图,高斯热力图的中心就是微出血区域的中心点坐标,高斯Sigma的数值是boundingbox...1.1.1、3d数据准备 为了将整个图像输入到网络中去,需要对原始图像和热力图进行大小缩放,由于显卡是1080TI的11G显存的大小,所以图像缩放到固定大小(128,128,96)。...对Mask进行连通域分析得到每个微出血的boundingbox,以boundingbox的中心裁切出(64,64,64)。...二、三个级联网络结构预测流程 2.1、输入原始图像,将图像缩放到(128,128,96)大小,对缩放后图像进行(5,95)像素范围截断并以均值为0,方差为1的归一化处理。...2.3、对原始图像和二值化预测热力图结果,分别缩放到spacing分辨率是(0.4,0.4,0.4)大小。 2.4、对采样后的二值热力图进行连通域分析,获得每个连通域边界框范围。

21420

fastPET-LD——快速PET-CT病灶检测

具体实现: 第一步、热力图回归 1、数据预处理 首先要将边界框格式的坐标标注转换成二值化图像,转换代码详情见比赛官网上下载。...然后根据每个肿瘤区域的boundingbox的中心和大小,生成该点处的高斯热力图,高斯热力图的中心就是肿瘤区域的中心点坐标,高斯Sigma的数值是boundingbox的最大值,如果一个图像上有多个肿瘤区域...2、准备训练数据 对Mask进行连通域分析得到每个肿瘤区域的boundingbox,以boundingbox的中心裁切出(64,64,64),对裁切出来的Pet图像进行(1,99)的均值为0,方差为1的归一化处理...2、输入到热力图回归3d网络中预测,将对结果进行二值化处理,这里采用大于最大值的四分之一的热力图值,进行二值化处理,然后再缩放到原始图像大小。...3、对原始Pet图像和预测热力图结果,按照图像spacing缩放到(2,2,2)大小。 4、对采样后的二值热力图进行连通域分析,获得每个连通域的boundingbox的范围。

76160

VALDO2021——血管病变检测挑战赛之血管间隙分割(四)

1.1、热力图回归检测数据处理 然后根据每个血管间隙区域的boundingbox的中心和大小,生成该点处的高斯热力图,高斯热力图的中心就是血管间隙区域的中心点坐标,高斯Sigma的数值是boundingbox...为了将整个图像输入到网络中去,需要对原始图像和热力图进行大小缩放,由于显卡是1080TI的11G显存的大小,所以图像缩放到固定大小(128,128,96)。...对Mask进行连通域分析得到每个血管间隙的boundingbox,以boundingbox的中心裁切出(64,64,64),对裁切出来的三个模态图像进行(5,95)的均值为0,方差为1的归一化处理。...二、三个级联网络结构预测流程 2.1、输入原始图像,将图像缩放到(128,128,96)大小,对缩放后图像进行(5,95)像素范围截断并以均值为0,方差为1的归一化处理。...2.3、对原始图像和二值化预测热力图结果,分别缩放到spacing分辨率是(0.3,0.3,0.3)大小。 2.4、对采样后的二值热力图进行连通域分析,获得每个连通域边界框范围。

35920

VALDO2021——血管病变检测挑战赛之血管周围间隙扩大计数(四)

1.2、二类分割数据处理 将原始图像和Mask图像统一缩放到到spacing是(0.3,0.3,0.3)分辨率大小。...针对非血管周围间隙扩大的区域,在整个图像上随机裁切(64,64,64)大小的区域出来,针对血管瘤区域,根据连通域分析Mask得到每个血管周围间隙扩大的区域的boundingbox,并在该区域内随机获取三维点坐标...1.3、二类分割数据处理 将原始图像和Mask图像统一缩放到到spacing是(0.3,0.3,0.3)分辨率大小。...对金标准Mask进行分析得到每个血管周围间隙扩大的区域的boundingbox,以boundingbox的中心裁切出(64,64,64)大小的区域出来。...二、三个级联网络结构预测流程 2.1、输入原始图像,将图像缩放到(128,128,96)大小,对缩放后图像进行(5,95)像素范围截断并以均值为0,方差为1的归一化处理。

32620

手把手教你使用yolo进行对象检测

blobFromImage参数: 第一参数:imread读取的图片数据 第二参数:1/255是scalefactor,即对每个通道值除以255,如果通道中值范围是0-255,那么这个操作相当于把该值缩放到了...0-1之间 第三参数是将整个图片缩放到对应大小:这里是(416*416)即 模型输入尺寸。...注意到这里和boundingbox相关的四个值都是归一化后的结果,需要和实际图片的对应宽度和高度相乘以后才得到最终在图片中的坐标位置。...在图片中的像素坐标,检测结果中,从下标5开始,一共80个值,分别对应80个分类的对应置信度,我们取置信度最大的那个分类当前检测的分类结果。...即只保留框住一个对象中,置信度最高的那个boundingbox 幸好,opencv提供了这样一个函数,我们只需要提供对应的boundingbox和对应的置信度就行了。

2.2K64

VALDO2021——血管病变检测挑战赛之脑微出血检测(一)

然后根据每个微出血区域的boundingbox的中心和大小,生成该点处的高斯热力图,高斯热力图的中心就是微出血区域的中心点坐标,高斯Sigma的数值是boundingbox的最大值,如果一个图像上有多个微出血...2、准备2d和3d训练数据 2.1、3d数据准备 为了将整个图像输入到网络中去,需要对原始图像和热力图进行大小缩放,由于显卡是1080TI的11G显存的大小,所以图像缩放到固定大小(128,128,96...2.2、2d数据准备 将图像首先按照xy方向大小缩放到(512,512)大小,然后按照z方向分析热力图二维图,判断是否有热力图结果,如果有的话就将该二维热力图和二维图像进行保存,其中图像进行(5,95)

27510

Spinal Disease2020——脊柱疾病智能诊断

1.2、生成关键点高斯热力图 关键点坐标按照图像比例缩放到512x512的尺度,然后将11个关键点坐标生成11个通道的高斯热力图,高斯sigma参数是5。...1.3、生成yolo目标检测标注数据 标注数据只有每个位置的中心点坐标,缺少boundingbox的宽和高,所以这里通过不同关键点坐标来生成边界框的宽和高,其中椎体根据与其相邻的两个椎间盘的坐标的距离作为边界框的宽和高...,椎间盘根据与其相邻最近的椎体的坐标的距离作为边界框的宽和高,然后将中心点坐标,宽和高按照图像大小比例缩放到0-1范围。...三、椎体和椎间盘疾病分类 3.1、椎体疾病分类 1、将图像缩放到固定大小48x48,然后采用均值为0,方差为1的方式进行归一化处理,再将数据分成训练集和验证集。...0.71 0.62 0.64 200 weighted avg 0.78 0.81 0.78 200 3.2、椎间盘疾病分类 1、将图像缩放到固定大小

17410

canvas进阶——实现Undo和Redo

( 「可聚焦, 但是不能输入键盘」) tabindex=0,表示元素是「可聚焦的」,并且可以「通过键盘导航来聚焦到该元素」,它的相对顺序是当前处于的DOM结构来决定的。...绑定键盘事件 有canvas有边框, 这个我们可以通过css 去解决, 不能让用户看到这个,好的交互是用户无感知。...dataUrl this.undoStack.push(img) this.allShapes.push(...shapes) } 我测试一下, 我吧矩形的添加 和任意多边形的添加 放到一起...boundingbox 我们刚才说的用一个框去把图形包围住, 其实在几何中我们叫「包围盒」 或者是「boundingBox」。可以用来「快速检测」两个图形是否相交, 但是还是不够准确。...这个其实就是对应的矩形的「左上角」 和 「右下角」 这里是因为canvas 的坐标坐标原点是左上方的, 如果坐标原点在左下方。min, max 对应的就是, 「左下」 和 「右上」。

80040

MELA2022——纵隔病变分析挑战赛

每个注释文件包括每次CT扫描的每个纵隔病变区域的边界框坐标,用于服务于检测任务。我们希望这一挑战能够促进纵隔病变自动检测和诊断的研究和应用。...预测 .csv 应该有八列:public_id(患者 ID)、coordX、coordY、coordZ(表示预测的病变边界框的坐标)、x_length、y_length、z_length(预测边界框的宽度...每个纵隔病变对应一个注释,该注释由三维真实边界框的坐标和长度组成。CT扫描为“.nii”格式,注释为“.csv”格式。...和最大连通体去除多余与身体连接部分,再采用floodfilled得到人体区域,在与固定阈值进行异或操作后再取反,最后再采用最大连通体+形态学闭操作(核大小是3)+填洞操作后得到肺组织区域,根据肺组织区域获取boundingbox...4、图像处理:统计ROI区域的大小,将图像缩放到固定大小(128x96x128),并对图像进行(-200,200)截断,然后采用均值为0,方差为1的方式进行归一化处理。

47030

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券