WRF中地形数据(海拔高度)分辨率最高为30s,差不多就是900m,当模型空间分辨率较高时,比如在低于1km的情况下,经常会考虑增加地形高度的分辨率,这里使用美国的SRTM( Shuttle Radar Topography Mission)的DEM数据,这个数据覆盖了全球陆地,在美国本地分辨率为1s,其他地区为3s(约90m),因此使用这个更高分辨率数据来测试一下。
内核的调度操作分为触发和执行两个部分,触发时仅仅设置一下当前进程的TIF_NEED_RESCHED标志,执行的时候则是通过schedule()函数来完成进程的选择和切换。当前进程的thread_info->flags中TIF_NEED_RESCHED位表示需要调用schedule()函数进行调度。内核在两种情况下会设置该标志,一个是在时钟中断进行周期性的检查时,另一个是在被唤醒进程的优先级比正在运行的进程的优先级高时。
某公司准备开发一个跨平台图像浏览系统,要求可以显示JPG、PNG等多种格式图片,并且能够在Windows、Linux等多个操作系统上运行
目的:将tif格式的遥感图片转换为jpg,匹配下级的I/O操作 why:其实基于linux的convert命令集合bash可以做到普通的tif转jpg,但是对于遥感的图片,也就是栅格数据是不支持这样的转换的,好像是因为tif的格式是32位的,但是普通的图片只有8位数。
本文介绍基于Python语言,基于一个大文件夹,遍历其中的多个子文件夹,对于每一个子文件夹中的大量文件,批量将其文件的名称或后缀名中的字母由大写修改为小写的方法。
在内核中的许多地方, 如果要将CPU分配给与当前活动进程不同的另一个进程, 都会直接调用主调度器函数schedule, 从系统调用返回后, 内核也会检查当前进程是否设置了重调度标志TLF_NEDD_RESCHED
先占个位置,在实验楼做实验,刚做完一半忘了延续时间,结果之前写的代码神马的全没了。让我先去角落哭会,总结明天再写。2015-04-04
进程调度决定了将哪个进程进行执行,以及执行的时间。操作系统进行合理的进程调度,使得资源得到最大化的利用。
由于这是每一个 Linux用户都会经常用到的基本功能,因此我们将介绍最常见到的打 包、压缩和解压缩程序。 打包文件的tar命令 tar命令位于/bin目录中,它能将用户所指定的文件或目录打包成一个文件,不过它并 不做压缩。一般Unix上常用的压缩方式是先用tar命令将许多文件打包成一个文件,再以gzip等压缩命令压缩文件。 tar命令参数繁多,以下举例常用参数作说明:
" Linux 内核地址空间布局 " 对应代码在 Linux 内核源码的 linux-4.12\arch\arm64\include\asm\memory.h#66 位置 ;
多任务系统中, 内核负责管理各个任务, 或者说为每个任务分配CPU时间, 并且负责任务之间的通讯.
关于调度时机,网上的文章也五花八门,之前在内核抢占文章已经做了详细讲解,而在本文我们从源码注释中给出依据(再次强调一下:本文的调度时机关注的是何时调用主调度器,不是设置重新调度标志的时机,之前讲解中我们知道他们都可以称为调度时机)。
(1)中断有两种,一种是由CPU外部硬件产生的,另一种是由CPU本身执行程序的过程中产生的;外部中断即我们所说的中断(interrupt),外部中断是异步的,由硬件产生,我们无法预测它什么时候发生; (2)x86软件产生的中断是由“INT n”同步产生的,由程序产生,只要CPU执行了一条INT指令,就知道在开始执行下一条指令前就会进入中断服务程序,我们又称此类中断为“陷阱”;int 80为系统调用的陷阱号; (3)异常,是被动的,如页面异常,除数为0的异常; 因此系统调用是中断中的陷阱的一种,系统调用只发生在用户空间,必然会发生用户栈和内核栈的切换。
Python 中 PDF 转图片一般用的是 pdf2image。有时我们会发现 PDF 转出来的图片都是空白,或者缺失了一些字,具体表现就是一些应该有字的区域是空白。由于某些原因我不能把出现问题的文件放上来,不过大致就是这个情况。
" ARM64 架构 " 中 , Linux 系统的 " 内核虚拟地址 “ 与 ” 用户虚拟地址 " 是等同的 ;
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件批量进行相减做差的方法。
玩python期间,看到好多用python做的爬虫,感觉挺好玩,就开始了爬虫之旅的学习,期间受一些教程的启发想去试试学校的教务系统,可惜登录需要验证码,于是四处寻找解决方法,最终找到这个大致能看懂的。
知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布,可以在项目网站下载:http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法。
不知道大家在为自己的文章绘图的时候总觉得不是那么完美。老是想自己手动改改,可是呢,AI呀PS呀又是一塌糊涂。今天我就为大家介绍一个可以讲R语言绘制的图形直接导入PPT/word并且可以进行修改的R包export。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值(NoData值)填充的方法。
对比测试 scipy.misc 和 PIL.Image 和 libtiff.TIFF 三个库
本文介绍基于Python中ArcPy模块,基于矢量数据范围,对大量栅格遥感影像加以批量裁剪掩膜的方法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。
本文介绍基于Python中whitebox模块,对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。
本文介绍基于R语言中的raster包,读取单张或批量读取多张栅格图像,并对栅格图像数据加以基本处理的方法。
现需要对多幅栅格数据文件进行直方图绘制,具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况;所有栅格数据都保存在同一目标路径下,且均为.tif格式;而目标路径下具有其它非.tif格式的文件,以及不需要进行直方图绘制的.tif格式文件,因此需要在绘制前对目标路径下的文件列表加以筛选,只保留需要绘制直方图的栅格文件。
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R语言中的raster包,遍历文件夹,读取文件夹下的大量栅格遥感影像,并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合,使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。
大部分我们处理的降水、气温等栅格数据的格式是nc形式,需要我们将他转换成栅格数据并导入至Arcgis中,进行下一步操作。
python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的,为更新colorbar绘制应用范围,我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图,试着用matplotlib 进行绘制(也是小伙伴提出:用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时,存在无法共用的情况,即软件是一幅一幅的出图,导致汇总对比时,colorbar不统一,影响对比分析)
本文介绍基于R语言中的raster包,遍历读取多个文件夹下的多张栅格遥感影像,分别批量对每一个文件夹中的多个栅格图像计算平均值,并将所得各个结果栅格分别加以保存的方法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像,同时对齐各个栅格图像的空间范围,统一其各自行数与列数的方法。
多图像超分辨率的实现主要就是将具有相似而又不同却又互相补充信息的配准影像融到一起,得到非均匀采样的较高分辨率数据,复原需要亚像素精度的运动矢量场,然而它们之间的运动模型估计精确与否直接影响到重建的效果,因此影像配准和运动模型的估计精度是高分辨率图像重建的关键。由于实际中不同时刻获得的影像数据间存在较大的变形、缩放、旋转和平移,因此必须对其进行配准,在此基础上进行运动模型估计。然后通过频率域或空间域的重建处理,生成均匀采样的超分辨率数据
文章和代码以及样例图片等相关资源,已经归档至【Github仓库:digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 灰度直方图及直方图均衡化 目的 内容 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图均衡化 灰度直方图及直方图均衡化 目的 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图的均衡化 内容 灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况,是数字图像处理中最简单和最实用的工具。 MATLAB中提供了
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。
在上一篇推文中,我展示了如何使用Python结合Landsat制作遥感影像图(Python干货 | 制作遥感影像图)。
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。
为啥名称后面加个续集呢,因为之前有位仁兄写过一篇,我是在他的基础上继续开发和探索的,他那篇文章的链接:
将tif格式的图片转成jpg。 tif格式的图片可能分散在文件夹中,所以最好可以遍历一下子文件什么的。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,基于具有多个面要素的要素类,批量分割大量栅格图像的方法。
本文介绍基于R语言中的raster包,批量读取多张栅格图像,对多个栅格图像计算平均值、标准差,并将所得新的栅格结果图像保存的方法。
本文介绍基于C++语言GDAL库,为CreateCopy()函数创建的栅格图像添加更多波段的方法。
写论文时,本来就是绞尽脑汁的时候。此时,如果word反复崩溃,估计瞬间就想砸掉电脑了。
我们或许经常听说过内核抢占,可是我们是否真正理解它呢?内核抢占和抢占式内核究竟有什么关系呢?抢占计数器究竟干什么用?... 本文我们就来好好讨论下,关于内核抢占的一些技术细节,力求让大家理解内核抢占。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块,依据渔网的矢量数据文件或通过手动划分小方格的方法,批量将大量栅格图像分割为多个矩形小栅格的方法。
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