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关键词

$GPRMC-Gps

$GPRMC(Recommended Minimum Specific GPSTRANSIT Data) : $GPRMC,,,,,,,,,,,,*hh$GPRMC,024813.640,A,3158.4608 字段 0:$GPRMC,语句ID,表明该语句为Recommended Minimum Specific GPSTRANSITData(RMC)推荐最小定位信息字段 1:UTC时间,hhmmss.sss字段 2:状态,A=定位,V=未定位 字段3:纬度ddmm.mmmm,度分(前导位不足则补0) 字段 4:纬度N(北纬)或S(南纬) 字段5:经度dddmm.mmmm,度分(前导位不足则补0) 字段 6:经度E(东经)或W(西经) 字段7:速度,节,Knots(一节也是1.852千米/小时) 字段 8:方位角,度(二维方向指向,相当于二维罗盘) 字段9:UTC日期,DDMMYY 字段10: 磁偏角,(000 - 180)度(前导位不足则补0) 字段11:磁偏角方向,E=东,W=西字段12:模,A=自动,D=差分,E=估测,N=无效(3.0协议内容) 字段13:校验值

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YCbCr

视频压缩通常被认为是特有的概念,但早在模拟信号时代就有了,的压缩只是变得更复杂了而已。在这个文章中,我们来看看什么是4:2:2、4:1:1和4:2:0色度取样。? YUV主要的采样  主要的采样有YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2、YCbCr4:1:1和 YCbCr 4:4:4。 这样就把图像的压缩了一半。   上边仅给出了理论上的示例,在实际存储中是有可能是不同的,下面给出几种具体的存储形:(1) YUV 4:4:4YUV三个信道的抽样率相同,因此在生成的图像里,每个象素的三个分量信息完整(每个分量通常 最后,在进行现代字编码时,为其提供4:4:4采样的,能极大程度的改善编码后的图像质量。

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    JSON

    JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的交换。JSON采用完全独立于语言的文本,这些特性使JSON成为理想的交换语言。 所以,在同样的结构中,可以改变表示的方,甚至可以以不同方表示同一事物。应用掌握了 JSON 之后,在 JavaScript 中使用它就很简单了。 如果使用 JSON,只需调用一个简单的函,就可以获得经过化的,可以直接使用了。对于其他,需要在原始之间进行转换。 JSON化校验 很多人在得到JSON后,一时没有办法判断JSON是否正确,是否少或多符号而导致程序不能解析,这个功能正好能帮助大家来完成JSON的校验。2. JSON-XML互转顾名思义,将JSON转化成XML、或者XML转化成JSON,一切都不是问题。

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    YUV

    打包(packed formats):对于packed的YUV,每个像素点的Y,U,V是连续交替存储的,如YUV YUV YUV YUV,这种排列方跟 RGB 很类似。 将一张图片的Y、U、V单独显示就会如下图所示: image.png 常见YUVYUV的存储其实与其采样的方密切相关,主流的采样方有三种,YUV4:4:4,YUV4:2:2,YUV4:2: YUYV 字节排列 : YUYV YUYV YUYV YUYV UYVY 字节排列 : UYVY UYVY UYVY UYVY YUV422P 字节排列 :YYYY YYYY UUUU VVVV I420 字节排列 YYYY YYYY UU VV,全部都是平面型排列NV21 字节排列 YYYY YYYY UV UV,Y 平面和 UV 平面, UV 内部是紧凑型YV12 字节排列 YYYY 内部的YUV,当时也是在这个上面纠结好久,直播的视频流想用YUV420P,但却不清楚这个YUV_420_888到底对应的是NV21或者YUV420P还是其他,网上对这个的讲解也比较少

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    7.JSON

    值得继续分享:200个生信工程师面试考题JSON简介 JSON(JavaScript Object Notation),是一种交互。在JSON出现之前,大家都用XML传递。 XML是一种纯文本,所以适合在网络上交换,但是XML比较复杂,知道拉斯.克罗克福特发明了JSON这种超轻量级的交换。 ----JSON有两种:对象和组对象:用大括号表示,由键值对组成,每个键值对用逗号分隔开。 其中key必须作为字符串而且是双引号,value可以是多种类型组 :用中括号表示,每个元素之间用逗号分隔开JSON与python的对应PythonJSONdictobjectlist,tuplearraystrstringInt , floatnumberTruetrueFalsefalseNonenull将python与json相互转换导入JSON模块:import jsonpython转换成json字符串:json_data

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    转换

    查看GDAL支持的栅我们可以在终端中使用gdal --formats命令查看安装的GDAL库支持的栅Supported Formats: VRT -raster- (rw+v): Virtual 我们以将GeoTIFF转为IMAGE为例,说明如何使用命令行工具进行栅转换:gdal_translate -of HFA example.tif example.img其中,of选项指示了输出 ,HFA代表的是Erdas Imagine Images ,example.tif是输入路径,example.img是输出路径详细参参考:gdal_translate使用Python代码进行栅转换下面介绍两种进行转换的方 Dataset对象,后面都是可选参,具体Translate()函的参可以参见:GDALOGR Python API使用CreateCopy()方法进行的复制及转换 from osgeo import gdal # 打开文件 src_ds = gdal.Open(example.tif) # 获得驱动对象 driver = gdal.GetDriverByName(HFA) # 进行转换

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    二、JSON

    例如组。JSON的值可以是字符串、值、布尔值、null、对象、组。JSON可以独立成文件,扩展名为json。 JavaScript中的JSONjson字符串符合JSON的要求,类型是字符串var jsonString = {name:张无忌}json对象JSON在JavaScript中的具体表现 var jsonObject = { name:张无忌 } var jsonArr = JSON对象与JSON字符串转换将json字符串转为JSON对象 json字符串 var jsonString btn) btn.addEventListener(click, function () { var xhr = createXMLHttpRequest() xhr.open(get, 3. xml xhr.send(null) xhr.onreadystatechange = function () { if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) { 接收

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    Python-CSV

    CSV文件:Comma-Separated Values,中文叫,逗号分隔值或者字符分割值,其文件以纯文本的形存储表。该文件是一个字符序列,可以由任意目的记录组成,记录间以某种换行符分割。 所有的记录都有完全相同的字段序列,相当于一个结构化表的纯文本形。用文本文件、EXcel或者类似与文本文件的都可以打开CSV文件。 写入CSV在Python中把写入CSV文件,示例如下:import csv #需要导入库with open(data.csv,w) as fp: writer = csv.writer(fp)#先传入文件句柄 先写标题,在写:注意:是一个列表,并且用writerows()方法? writer = csv.DictWriter(fp,fieldnames = fieldnames,delimiter = +) writer.writeheader()#先写入key #按照字典的方写入

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    ZWave

    在刚开始进入ZWAVE 开发时,为了弄清楚包的,做了下面的参考表。不过后来发现用来抓包的 sniffer 更好用~~? 其实,在我们的日常开发过程中,最主要关注的是从 COMMAND CLASS 后面的内容,也就是上图中最后一个示意图所展示的帧结构。

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    1.8亿条海量Txt存储MySQL实践

    预告:后面推送大伪分布从零搭建到1.8亿海量从Mysql至HBase转存技术分析与应用!1.搭建MySQL库电脑环境为Ubuntu16.04系统。 #启动sudo service mysql start#停止sudo service mysql stop#服务状态sudo service mysql status 2.导入海量GPS选择导入方项及顺序:车辆标识、触发事件、运营状态、GPS时间、GPS经度、GPS纬度,、GPS速度、GPS方向、GPS状态车辆标识:6个字符触发事件:0=变空车,1=变载客,2=设防,3=撤防,4=其它运营状态 :0=空车,1=载客,2=驻车,3=停运,4=其它GPS时间:yyyymmddhhnnss,北京时间GPS经度:ddd.ddddddd,以度为单位。 GPS纬度:dd.ddddddd,以度为单位。GPS速度:ddd,取值000-255内整,以公里小时为单位。GPS方位:ddd,取值000-360内整,以度为单位。

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    深入Python分析:由长变为宽

    pivotpandas使用版本0.22melt()的逆操作在Pandas中对应为 pivot(),它也是一个设计上的顶层函,工程位置如下:Pandas|pivot()它能变形长表为宽。 函原型? 主要参:index 指明哪个列变为新DataFrame的index,注意是哪个,而不是哪些;columns 指明哪个列变为columns;values 指明哪些列变为新DataFrame的域,如果不指明 上面图1到图2的变换如下,并未指明values参,其他列全部按照层级罗列。明显地,列变宽了,变为宽了。?如果只想获取某一个系列,比如baz系列,执行如下操作:?图2变化为如下:? 虽然只是一个简单的函,但是却能够快速地对进行强大的分析。要想用透,需要多思考,尽量应用到实际场景中。

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    GPSPython解析及地图可视化

    GPS解析 参考资料: NMEA pynmea2根NMEA协议,我们从传感器上接收到的GPS经纬度如下:例:$GPRMC,024813.640,A,3158.4608,N,11848.3737 2:状态,A=定位,V=未定位字段3:纬度ddmm.mmmm,度分(前导位不足则补0)字段4:纬度N(北纬)或S(南纬)字段5:经度dddmm.mmmm,度分(前导位不足则补0)字段6:经度 12:模,A=自动,D=差分,E=估测,N=无效(3.0协议内容)字段13:校验值($与*之间的异或后的值) 这里以GPRMC为例,GPGGA同理。 根协议内容,我们可以自己编写Python脚本对GPS进行解析。但是,实际上Python已经有现成的库可以调用——pymea2。 推荐下载方:pip install pynmea2下载完成后即可导入包,并通过pynmea2.parse()方法对GPS进行解析,示例如下:import pynmea2 text = $GNRMC

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    hive之路6-存储

    hive存储 Hive会为每个创建的库在HDFS上创建一个目录,该库的表会以子目录形存储,表中的会以表目录下的文件形存储。 对于默认的defautl库,默认缺省的库没有自己的目录,default库的表默认存放在usrhivewarehouse目录下 存储方 行存储 textfile Parquet 列存储 ORCfile 行列结合 RCfile 二进制存储 SequenceFile ----一、 textfile默认,存放方为行存储;不做压缩,磁盘开销大,解析开销大二、SequenceFileHadoop 四、ORCfile按照行分块,每个块按照列存储,每个块都有一个索引。压缩快,快速列存取,是hive给出的一种新存储。 五、Parquet一种行存储方,压缩性能好;同时可以减少大量表的扫描和反序列化时间。hive存储在文本文件中,必须按照一定的来区分行和列,并且在行列中自定这些区分符。

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    Grib处理

    上次我们说到了如何使用Python处理NetCDF文件,这次我们说一下如何使用python处理grib。Grib是一种应用于气象领域的简明,由世界气象组织进行标准化。 通常用来存储历史气象。当前有3个版本的grib,版本0已经不再使用,版本1仍在广泛使用,主要用于存储值天气输出结果。版本2的变化较小,目前也已经得到应用。 此外还有专门用于处理grib的命令行工具,比如wgrib,wgrib2分别用于读取grib和grib2。跨平台工具zyGrib可用于grib的可视化。还有NCL,MeteoInfo等等。 此次仅介绍如何使用Python处理grib,关于其他工具或编程语言的应用以后可能会单独讲解。 conda install -c conda-forge pygrib安装完成之后即可进行grib处理读取首先导入库import pygrib然后读取gribdata = pygrib.open

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    详解YUV

    紧缩(packed format)中的YUV是混合在一起的,对于YUV4:4:4而言,用紧缩很合适的,因此就有了UYVY、YUYV等。 三、常用的YUV为节省带宽起见,大多YUV平均使用的每像素位都少于24位元。 四、存储方下面我用图的形给出常见的YUV码流的存储方,并在存储方后面附有取样每个像素点的YUV的方法,其中,Cb、Cr的含义等同于U、V。(1) YUVY (属于YUV422)? YUV422P也属于YUV422的一种,它是一种Plane模,即平面模,并不是将YUV交错存储,而是先存放所有的Y分量,然后存储所有的U(Cb)分量,最后存储所有的V(Cr)分量,如上图所示。 其每一个像素点的YUV提取遵循YUV420的提取方,即4个Y分量共用一组UV。注意,上图中,Y00、Y01、Y10、Y11共用Cr00、Cb00,其他依次类推。

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    RAW解析

    RAM解析Raw是sensor的输出,是未经处理过的,表示sensor接受 到的各种光的强度。 的输入控制寄存器中。 下面说以下raw几种常用的:RAW8:Raw8即是用8bits表示GRBG中的一个分量,而不是使用8bits表示RGGB四个分量。 看raw的工具看raw工具有很多,再此我只介绍我使用的三款:1 > picasaGoogle 的免费图片管理工具Picasa,秒钟内就可找到并欣赏计算机上的图片。 图片、音频、视频浏览,图片批量转换、批量重命名,JPE图片无损旋转等只是IrfanView最基本的功能。

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    TFRecord输入

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 tensorflow提供了一种同意的来存储,这个就是TFRecord----1.TFRecord 介绍TFRecord文件中的都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的存储的。 比如将一张解码前的图像存为一个字符串,图像所对应的类别编号为整列表。2.TFRecord样例程序以下程序给出了如何将MNIST输入转化为TFRecord的。 当量较大时,也可以将写入多个TFREcord文件。tensorflow对从文件列表中读取提供了很好的支持,以下程序给出了如何读取TFRecord文件中的。 另一种方法是tf.VarLenFeature,这种方法 # 得到的解析结果为SparseTensor,用于处理稀疏函。这里解析需要和 # 上面程序写入的一致。

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    谷歌开源交互可视化 GPS 库(附 20+集)

    【新智元导读】谷歌研究院官方博客(北京时间)今日更新,宣布开源与哈佛大学等高校和机构合作完成的一个交互可视化 GPS 地球地震周期物理学库。 ,谷歌研究院发布了一种新的交互可视化方法,通过相对于真实位置放大位置估计值,在地形图顶部绘制大地测量速度线(geodetic velocity lines)。 GNSS 站点纹理(data texture)的形传到 GPU,使得顶点着色器(vertex shader)基于用户设置和动画,动态地在屏幕上定位每个点。 还有更多你意想不到的集大放送除了谷歌研究院开源的这个集,此前新智元就整理过一些开放的库列表。鉴于今天的“11·11”,下面就来看更多有趣的集~? 如果有任何想要分享的想法、问题或集,他表示很乐意以 Tweet 形听到你的意见。你可以关注 @olivercameron 并给我发消息。

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    ECharts折线图渲染json组)

    ECharts折线图渲染json(json,为组) 需要对组进行循环取值,将取到的值分别赋值给x轴和y轴json,data为组{ msg: 查询成功, code: 1, data: 折线图 var names = ; $.ajax({ url: test.json, data: {}, type: GET, success: function(data) { 请求成功时执行该函内容 ,data即为服务器返回的json对象 $.each(data.data, function(index, item) { names.push(item.statTime); 挨个取出类别并填入类别组 category, data: x_data, }, yAxis: { 纵轴标尺固定 splitLine: { show: false }, type: value, scale: true, name: 漏检次,

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