通过以下代码，我们可以创建一个图形，并使用 plot 函数将地理数据绘制在图形上： import matplotlib.pyplot as plt # 可视化地图 fig, ax = plt.subplots...(figsize=(10, 10)) gdf.plot(ax=ax) plt.show() 这将显示一个具有地理数据的图形窗口，您可以在其中观察地理边界、点、线或多边形等地理要素。...用户输入坐标和清除指定区域内的图形 代码中的下一部分需要用户提供两对坐标(x, y)，以定义一个矩形框，我们将在该矩形框内清除地理要素。...用户输入了两对坐标之后，我们使用 shapely 库中的 box 函数构建了一个矩形框，并使用 difference 函数从 GeoDataFrame 中清除了该矩形框内的地理要素。...可视化删除指定区域内的图形之后的地图 我们使用相同的方法可视化删除指定区域内图形之后的地图： fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) gdf.plot(ax
在本文[1]中，我们将了解如何使用 precision 和召回率来计算平均精度 (mAP)。mAP 将真实边界框与检测到的框进行比较并返回分数。分数越高，模型的检测越准确。...使用上图以图形方式确定精度和召回率的最佳值可能有效，因为曲线并不复杂。更好的方法是使用称为 f1 分数的指标，它是根据下一个等式计算的。 f1 指标衡量准确率和召回率之间的平衡。...AP 平均精度 (AP) 是一种将精度召回曲线汇总为表示所有精度平均值的单个值的方法。根据面等式计算 AP。使用遍历所有精度/召回率的循环，计算当前召回率和下一次召回率之间的差异，然后乘以当前精度。...它接受以下 2 个参数： gt_box：真实边界框。 pred_box：预测边界框。 它分别计算交集和并集变量中两个框之间的交集和并集。此外，IoU 是在 iou 变量中计算的。...左上角的 y 轴。 宽 高 这是汽车图像的真实边界框和预测边界框。
使用上图以图形方式确定精度和召回率的最佳值可能有效，因为曲线并不复杂。更好的方法是使用称为 f1 分数的指标，它是根据下一个等式计算的。图片f1 指标衡量准确率和召回率之间的平衡。...AP平均精度 (AP) 是一种将精度召回曲线汇总为表示所有精度平均值的单个值的方法。根据面等式计算 AP。使用遍历所有精度/召回率的循环，计算当前召回率和下一次召回率之间的差异，然后乘以当前精度。...图片更好的替代方法是使用定量测量来对真实框和预测框的匹配程度进行评分。此度量是交并集 (IoU)。 IoU 有助于了解一个区域是否有对象。...它接受以下 2 个参数：gt_box：真实边界框。pred_box：预测边界框。它分别计算交集和并集变量中两个框之间的交集和并集。此外，IoU 是在 iou 变量中计算的。它返回所有这 3 个变量。...左上角的 y 轴。宽高这是汽车图像的真实边界框和预测边界框。
每个Axes边界框(默认白底黑边)，也有一个Rectangle，通过它可以设置Axes的颜色、透明度等。...Figure.patch属性：是一个Rectangle，代表了图表的矩形框，它的大小就是图表的大小， 并且可以通过它设置figure的背景色和透明度。...Axes.patch属性：也是一个Rectangle，代表了绘图坐标轴内部的矩形框（白底黑边）， 通过它可以设置Axes的颜色、透明度等。...().add_subplot 是 Matplotlib 库中的一个方法，用于在图形中添加子图。...这个方法通常与 pyplot.figure() 一起使用，以创建一个新的图形对象并添加子图。 此外还可以绘制误差折线图等各种图形。
设置边界框 from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap(llcrnrlon...这就是为什么有些投影会失败的原因，因为有些以经纬度设置的方形框在投影单位中不会给出一个适合的边界框。 在此例中，使用的是 UTM (Transverse Mercator)投影。...使用边界框方法绘制区域图是比较容易的，因为从地图中心以 UTM单位计算宽度是非常困难的。...在地图坐标中设置边界框 from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap(resolution...一些投影可以使用地图坐标设置区域地图范围。投影参数必须要设置（中心点），绘制区域要为全球地图的一部分。 注意：只有ortho，geos 和 nsper投影可以使用此方法设置地图范围。
但我们常常会为了要把某个图形置于顶层，又或者是要把某个图形对应的y轴固定在某一侧而感到烦恼。别怕，今天这篇推文将会解决你的疑虑！ 首先，我们先来绘制一个正常的双y轴图。...从图中可以看到，红色的三角函数是在底层，而蓝色的直线是在顶层。...2与方法1所绘制图的y轴坐标可以发现，虽然图形的显示层级(底层和顶层)发生了变化，但y轴也随之发生了对调。...有没有什么方法可以让让y轴固定不动的同时，显示层级发生变化呢？ 下面这个方法3在方法1的基础上，给出了facecolor的妙用。...twinx() ax2.plot( x, x, color='blue', linewidth=10) ax1.set_zorder(2) ax2.set_zorder(1) 除此以外，还有一种较简单的方法可以实现这个目的
您还可以自定义自洽规则。 ST_IsValid(geometry)函数可以用于检测几何图形的有效性。 可以修复无效的图形，坏消息是：没有100%确定的方法来修复无效的几何图形。...现在好消息是：可以使用以下任何一种方法在数据库中修复很大一部分的缺陷： ST_MakeValid函数 ST_Buffer函数 5.几何图形的相等 在处理几何图形时确定相等可能很困难。...这仅在包围框（矩形）上操作，确保几何图形占用相同的二维范围，但不一定占用相同的空间。它不一定精确，但是可以先用它粗筛，再结合其他方法细选。先粗后细。...6.线性参考 线性参考是一种表示要素的方法，这些要素可以通过引用一个基本的线性要素来描述。使用线性参照建模的常见示例包括： 公路资产，这些资产使用公路网络沿线的英里来表示。...比如你以你大哥的身高为参考，计算你比他高了多少，判断你有没有长高(前提是你哥不长个了，误~) 具体可以看如下例子。 下图是线性参考在交通网中实际的应用，红色的就是线性参考。
在最简单的形式中，可以按如下方式创建图形和轴。 fig = plt.figure() ax = plt.axes() ?...在Matplotlib中，图形（类plt.Figure的实例）可以被认为是包含表示轴，图形，文本和标签的所有对象的单个容器。...轴（一个类plt.Axes的实例）就是我们在上面看到的：一个带有刻度和标签的边界框，它最终将包含构成我们可视化的绘图元素。...如果你想要轴的顺序反向显示，你可以简单地颠倒lim参数两个边界点的的顺序就可以完成。...当在单个轴中显示多条线时，创建标记每种线类型的图例是很有用的。 同样，Matplotlib有一种快速创建这样一个传奇的内置方式。 它是通过（plt.legend（）方法完成的。
Python中的多边形内或外 Python中用shapely做（1）生成二个多边形区域，计算想交的面积（2）生成一个点与一多边 通过点缓冲来构建一个缓冲圆 一般对象和方法 Points LineString...这可以被认为是一个几何体鲁棒性的度量，其中最小间隙值越大，表示几何体越坚固。如果几何图形（例如点）不存在最小间隙，则将返回 math.infinity。该方法需要GEOS 3.6 以上版本。...0 >>> point.area 0.0 >>> point.length 0.0 2、点的边界是均为0的元组 >>> point.bounds (0.0, 0.0, 0.0, 0.0) 3、点的坐标值可以使用...shapely.geometry.box()函数（1.2.9新版本特性） shapely.geometry.box(minx, miny, maxx, maxy, ccw=True) 根据提供的边界框值生成矩形...一个封闭要素的边界与空集合重合。
许多检测融合方法[13]使用2D边界框和3D边界框的透视视图（PVs）之间的2D交并比（IoUs）作为融合线索，但由于遮挡，这可能导致模糊性。...大多数实时MOT方法采用基于边界框的目标相似性度量和基于生命周期的跟踪管理机制，但其中很少有考虑度量限制或检测错误的性质。...另一方面，由于3D物体很少重叠，尤其是对于刚体来说，可以从3D目标检测得到的3D边界框直接用于裁剪激光雷达点以提高效率。...在遍历边界框时，如果按顺序帧对边界框进行排序，"双指针"技术可以加速搜索。然后，轨迹形成为一个二分图，其中节点是轨迹ID，边表示两组轨迹之间存在相等的边界框。...它使用了点级别的对象对应关系，一个综合的对象运动相似性度量，改进的命中-未命中管理，基于贪心的片段融合机制，以及物理模型来生成准确的离线轨迹。我们的方法在KITTI排行榜上取得了公共方法中的最高性能。
处理完图后，必须填补符号图形结构输入和二维图像输出之间的差距; 为此，通过预测图中所有对象的边界框和分割掩模来构建场景布局。...主要的挑战有三个：首先，必须开发一种处理图形结构输入的方法;其次，必须确保生成的图像涉及图形指定的对象和关系;第三，必须确保合成图像真实。...该模型是针对一对鉴别器网络进行敌对训练的。在训练期间，模型观察地面真实物体边界框和（可选）分割掩模，但是这些是在测试时由模型预测的。 图 3 中显示了单个图形卷积层的示例计算图。 ?...从这些例子中可以清楚地看到，该方法可以生成具有多个对象的场景，甚至可以生成多个相同对象类型的实例：例如图 5（a）显示了两只羊，（d）显示了两辆巴士，（g）显示三个人，（i）显示两辆汽车。...在底部序列中，将关系「船在草地上」添加后，导致船的位置移位。 总结 在本文中，作者开发了一种从场景图生成图像的端到端的方法。
训练和验证案例包含带有 3D 边界框的注释，由经验丰富的放射科医师从轴向、冠状和矢状方向尽可能接近地围绕纵隔病变进行绘制。检测性能的评估基于FROC，这是一种平衡灵敏度和误报的评估指标。...当提议和纵隔病变的真实边界框之间的重叠具有 IoU > 0.3 时，检测到的提议被视为命中。我们选择IoU>0.3，低于COCO等二维检测常用的IoU>0.5。...这是因为 3D 检测边界框的 IoU 通常低于 2D 中的边界框。 测试需要提交一个 .csv 文件，其中包括测试集检测到的所有结果。...四、技术路线 1、针对3D检测任务，我们使用分割的方法来实现检测。首先将标注数据的csv边界框生成一个实心立方体Mask区域。...如果大家觉得这个项目还不错，希望大家给个Star并Fork，可以让更多的人学习。如果有任何问题，随时给我留言我会及时回复的。
绘制简单的三角函数 正弦函数，余弦函数 平移坐标轴 绘制标注点 目录 绘制简单的三角函数 正弦函数，余弦函数 平移坐标轴 绘制标注点 ---- Matplotlib可能是最常用的 2D 图形 Python...它提供了一种快速可视化来自 Python 的数据和多种格式的出版物质量图形的方法。我们将以交互模式探索 matplotlib，涵盖最常见的情况。...因此代码中并没有出现纵坐标的描述，依然能够绘制出三角函数。比如当绘制tan(x)时，此时的图形是这种的。纵坐标明显上升很多。 ...但是这种图像仍然不符合平常手绘的图形，我们想要绘制的图型是黑色线条的。 ---- 平移坐标轴 如何绘制出坐标轴在中间的效果。...，再将坐标轴的右边和上边部分的黑色边界设置为空白色的，最后将左边的和下边的边界线移动到中间的位置 ---- 绘制标注点 import numpy as np from matplotlib import
背景介绍 样本标注是深度学习项目中最关键的部分，甚至在模型学习效果上起决定性作用。但是，标注工作往往非常繁琐且耗时。一种解决方案是使用自动图像标注工具，它可以大大减少标注的时间。...【2】二值化之后并不能保证总是得到我们需要的掩码，有时会有噪声、斑点、边缘的干扰，所以加入了膨胀、腐蚀等形态学处理。 【3】最后通过轮廓分析得到对象的边界框，也就是左上角和右下角坐标。...可选参数是绘图的标题和图形大小)： def display(im_left, im_right, name_l='Left', name_r='Right', figsize=(10,7)):...让我们研究一下它们的结构。 I. Pascal VOC 以 XML 格式存储注释 II. YOLO标注结果保存在文本文件中。对于每个边界框，它看起来如下所示。...0.2345 0.123 0.754 让边界框的左上角和右下角坐标表示为
如果不设置任何参数，默认是加到图像的内侧的最佳位置。 如何将该legend移到图像外侧，有多种方法，这里介绍一种。...造成这个原因：savefig()函数进行保存矢量图时，它是通过一个bounding box (bbox, 边界框)，进行范围的框定，只将落入该框中的图像进行保存，如果图例没有完全落在该框中，自然不能被保存...将没有完全落入该bbox的图像，通过移动的方法，使其完全落入该框中，那么bbox截取的图像即是完整的 (将图像移入bbox中)； 2....下图可以看到，bbox_inches的作用是调整图的bbox, 即bounding box(边界框) 可以看到，当bbox_inches设为'tight'时，它会计算出距该图像的较紧(tight)边界框...这里的较紧的边界框应该是指完全包含该图像的一个矩形，但和图像有一定的填充距离，和Minimum bounding box(最小边界框)，个人认为，有一定区别。单位同样是英寸(inch)。
第二类接口是基于对象的接口，这种方法是使用买你想对象的方法来作图，认为图形中每一个元素都是一种对象，通过调用更加底层对象来实现作图。...这种方法代码量更多，但是让用户对matplotlib图形的构成有了更深的认识，也让用户对图形的每一个元素有更强的掌控力。...所以，在使用matplotlib作图过程中，本文建议在学习阶段多使用基于对象的方法进行作图，只要掌握了基于对象的方法作图，后面使用pyplot作图自然水到渠成。本文后续大部分介绍也是基于这一种方法。...当然，pyplot只是快餐，却不是毒药，因为pyplot中确实提供了很多强大的方法实习县对图形的管理。...本文强烈建议（官方文档中也提出了），如果只是简单得对数据进行展示，那么当然可以使用pyplot完成，但是如果需要更加精细的对图片进行设置，那么建议使用pyplot中的方法来创建matplotlib图形的容器对象
Streamlit的一个有用功能是颜色选择器工具。这使你可以通过让用户选择任何颜色，而不是使用默认的硬编码颜色，为你的仪表板添加灵活性。...设置Matplotlib图形 现在，我们需要使用matplotlib创建我们的图形。这可以通过设置fig和ax变量，并将它们分配给plt.subplots()来实现。...在这个函数中，我们只需要传入1,1，以表示我们正在创建一个有1行和1列的图形。 接下来，我们将调用ax.scatter，并将上面创建的user_colour变量传递给c（颜色）参数。...最后，为了让Streamlit显示matplotlib的散点图，我们需要调用st.pyplot()，并传入fig变量。...总结 在这个简短的教程中，我们看到了如何在Streamlit仪表板中添加一个交互式的颜色选择器。这样可以避免硬编码颜色，使你能够为仪表板用户提供更多的灵活性。
一、blur—图像均值平滑滤波 简称 平均滤波 这是由一个归一化卷积框完成的。...他只是用卷积框覆盖区域所有像素的平 均值来代替中心元素 可以使用函数 cv2.blur() 和 cv2.boxFilter() 来完 这个任务 import cv2 import numpy as np...from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('person_454.bmp',0) # 平均滤波，调用的时候需要设置 卷积框的宽和高...这种高斯滤波器只考虑像素之间的空 间关系，不会考虑像素值之间的关系(像素的相似度) 所以高斯方法不会考虑一个像素是否位于边界。...所以这种方法会确保边界不 会被模糊掉，因为边界处的灰度值变化比较大 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt
表1 pyplot的基础语法及常用参数 ? 散点图 散点图通常用在回归分析中，描述数据点在直角坐标系平面上的分布。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。...图2 条形图 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...直方图是数值数据分布的精确图形表示，是对连续变量（定量变量）的概率分布的估计，由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入，是一种特殊的条形图。...bins = 20, color = 'steelblue', edgecolor = 'k', label = '直方图' ) # 去除图形顶部边界和右边界的刻度...图9 组合图 利用figure的subplot_adjust方法可以轻易地修改间距，其中wspace和hspace分别用于控制宽度和高度的百分比，可以用作subplot之间的间距。
将看到多种解决当前任务的方法，并将通过其中一种方法进行工作。 非结构化OCR任务的数据集 有许多可用的英语数据集，但是很难找到其他语言的数据集。不同的数据集表示要解决的不同任务。...EAST（高效准确的场景文本检测器） 这是一种基于本文的非常健壮的深度学习文本检测方法。值得一提的是，它只是一种文本检测方法。它可以找到水平和旋转边界框。它可以与任何文本识别方法结合使用。...文字识别 一旦检测到包含文本的边界框，下一步就是识别文本。有几种识别文本的技术。在下一节中，将讨论一些最佳方法。...从分数和几何图形解码旋转边界框更为复杂。...该模型在这里的表现相当不错。但是边界框中的某些文本无法正确识别。根本无法检测到数字。这里存在不均匀的背景，也许生成统一的背景将有助于解决这种情况。另外，盒子中的24边界不正确。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
