在计算机图形学中,多边形裁剪是一个常用的技术,用于确定多边形与给定裁剪窗口之间的交集。通过裁剪,我们可以剔除不在裁剪窗口范围内的部分,从而减少图形处理的计算量,并加速渲染过程。 Python提供了各种库和算法来实现多边形裁剪。在本篇文章中,我们将使用shapely库来进行多边形的裁剪操作。shapely是一个Python库,提供了一些用于处理几何图形数据的功能。
shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口
arcgis地理处理包括了查找工具、工具箱、地理处理环境、模型、python脚本、arcpy等一系列自动执行地理任务的框架。
To:因为在他人的电脑上并非安装有Python的IDLE或Python的解释器,因此需要将.py源代码转换成无需源代码的可执行文件。
在气象数据分析中,地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项,也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低,地形的坡向朝向也会影响风速的分布,此外,典型的地形会形成特定的气候条件,也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中,地理空间分析往往能提供有效的信息,辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展,积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持,包括Arcgis,QGIS等软件平台,本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍,常用的python包,对矢量数据的处理,对栅格数据的处理,以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构,而且还在不断更新和迭代,无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据,对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分:
Python 提供了多个图形开发界面的库,几个常用 Python GUI 库如下:
Tkinter: Tkinter 模块(Tk 接口)是 Python 的标准 Tk GUI 工具包的接口 .Tk 和 Tkinter 可以在大多数的 Unix 平台下使用,同样可以应用在 Windows 和 Macintosh 系统里。Tk8.0 的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中
pandas应该是大家非常熟悉的Python第三方库,其主要用于数据整理和分析,这次来介绍pandas的一个近亲-geopandas
最近在使用Python语言编写测试的小工具,提供给他人使用。因此工具需要以GUI形式输出,使得使用者能够快速上手。充分调研过后,选择了Tkinter,主要是因为其语法简单,并且是Python中自带的标准GUI库,不需要下载安装,随时使用,跨平台兼容性比较好。
人脸识别技术作为一种生物识别技术,在过去几十年中经历了显著的发展。其发展可以分为几个主要阶段,每个阶段都对应着特定的技术进步和应用模式的变化。
2017年7月18日星期二 由弗朗索瓦Chollet 在论文中。
【新智元导读】 Keras作者、《Python深度学习》一书的作者 Francois Chollet 在博客上发文探讨深度学习的未来,从技术演化的角度,提出未来深度学习的4大走向:模型即程序、超越反向传播和可微分层、自动化的机器学习、终身学习和重复利用模块化子程序。未来深度学习走向无疑是越来越自主化的,但是从技术角度需要什么累积与突破,文章进行了很好的解读。作者认为,机器学习工程师的工作不会消失,相反,工程师将在价值创造链上走高。 Keras作者、《Python深度学习》一书的作者 Francois Cho
Tkinter 是 Python 的标准 GUI (Graphic User Interface)库。Python 使用 Tkinter 可以快速的创建 GUI 应用程序。 由于 Tkinter 内置到 python 的安装包中,只要安装好 Python 之后就能 import Tkinter 库。 例1:窗口 import Tkinter top = Tkinter.Tk() top.mainloop() 这里介绍一下mainloop。 mainloop就是进入到事件(消息)循环。一旦检测到事件,就刷新组
今天只是分享一些python库,涉及到地理数据分析,数据可视化和数据处理三个方面。
王小新 编译自 Keras Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Francois Chollet是深度学习框架Keras库的作者和谷歌人工智能研究员。近期,他在博客上连发两文,分别讨论了深度学习的理论局限和未来发展方向。 量子位昨天推送了第一篇《 Keras作者、谷歌研究员Chollet:深度学习的理论局限 》。 本文为第二篇,Chollet结合他的深度学习书Deep Learning with Python第9章第3节,在下文细致地讨论了深度学习的未来发展方向。 《深度学习的理论局限》一文加
Geospatial Data Abstraction Library (GDAL)是使用C/C++语言编写的用于读写空间数据的一套跨平台开源库。现有的大部分GIS或者遥感平台,不论是商业软件ArcGIS,ENVI还是开源软件GRASS,QGIS,都使用了GDAL作为底层构建库。
wim+R输入cmd,然后cd到python的pip路径,即安装:pip install scipy即可
人脸识别技术已经成为现代技术的重要组成部分,被广泛应用于安全监控、身份验证、智能门禁等领域。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库,它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,已成为计算机视觉领域最有力的研究工具。在这里我们要区分两个概念:图像处理和计算机视觉的区别:图像处理侧重于“处理”图像–如增强,还原,去噪,分割等等;而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉,因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。
geo, geo-types, 和 geojson 新版本发布,现在已经更新到crates.io.
本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要具备基本的电脑操作能力,准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。
PCL(Point Cloud Library)是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶,那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位,PCL是BSD授权方式,可以免费进行商业和学术应用
本文介绍了关于多视图几何、Python语言以及深度学习的相关资料。首先,介绍了多视图几何的相关概念和常用算法,包括旋转矩阵、平移矩阵、投影映射和点云处理等。接着,介绍了Python语言中PCL库的安装方式和示例代码,以及该库在点云处理中的应用。最后,分享了关于深度学习的一些学习资料,包括视频课程和书籍等。希望通过本文的分享,能够对读者在多视图几何、Python语言以及深度学习方面的学习有所帮助。
AI 科技评论按:本篇是 Keras 作者 François Chollet 撰写的一篇博客,文中作者结合自己丰富的开发经验分享一些自己对深度学习未来发展方向的洞见。另外本篇也是一个关于深度学习局限性及其未来的两篇系列文章之二。你可以在这里找到另一篇文章——《François Chollet 谈深度学习的局限性和未来 - 上篇》。AI 科技评论根据原文进行了编译。
如果我们想要使用Python创建一个GUI界面,我们应该使用哪个库?Python有没有实现这个功能的库?
一个从事影视后期的pipeline开发者小哥写了篇博客,讲述Python如何被特效电影所「重用」!
1. OpenCV 介绍 OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Andro
在 Python 脚本中,您可能需要确定数据集是否确实存在。该任务可以使用 arcpy.Exists()函数完成。返回函数返回一个布尔值True或False,指示该元素是否存在。
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈,今天这篇是理论篇,没有多少案例,而且还很长,所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着,时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛,大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息,而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外,很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下,并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
多视角几何是计算机视觉中的一个分支,它涉及到从多个视角捕获的二维图像中恢复出三维结构。这项技术在3D打印领域中发挥着至关重要的作用,它允许从现有的二维图像或通过多视角拍摄创建出三维模型,进而可以被3D打印机所使用。本文将探讨多视角几何技术在3D打印中的具体应用。
GUI英文全称(Graphical User Interface)就是图形用户界面的意思。 python GUI库 TKinter:TKinter模块是Python的标准TkGUI工具包的接口。 其实有点像那个网页一样,就是有按钮,输入框,标签,文本等等组成的。
在python与地理空间分析(1)与(2)中我们介绍了GIS中常用的数据类型、python在处理地理空间数据时用到的包以及给定经纬度计算空间距离的算法,本期我们主要介绍对地理空间分析中常用到的矢量数据shp文件的处理,在捍卫祖国领土从每一张地图开始我们也提供较为精准的包括南海九段线的中国地图,大家可以自行下载。
本文将介绍计算机视觉相关的经典书籍,顶级期刊/会议,在线学习课程,常用开源库和安利小工具等。 简介 计算机视觉(Computer Vision) 计算机视觉是一个跨学科领域, 涉及如何使计算机能够获得从数字图像或视频的高层次理解。从工程学的角度来看, 它寻求自动化人类视觉系统可以做的任务。 Reference:https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision 计算视觉相关条目 Outline of computer vision Reference:https:
WKT(Well-known text)是一种文本标记语言,用于表示矢量几何对象、空间参照系统及空间参照系统之间的转换。它的二进制表示方式,亦即WKB(well-known binary)则胜于在传输和在数据库中存储相同的信息。该格式由开放地理空间联盟(OGC)制定。使用FME的函数可以方便的在要素与WKT之间进行转换。而WKT可以作为一种格式在各平台中进行传递,比如说ArcGIS与FME。
图形用户界面(Graphical User Interface,简称 GUI,又称图形用户接口)是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。 图形用户界面是一种人与计算机通信的界面显示格式,允许用户使用鼠标等输入设备操纵屏幕上的图标或菜单选项,以选择命令、调用文件、启动程序或执行其它一些日常任务。与通过键盘输入文本或字符命令来完成例行任务的字符界面相比,图形用户界面有许多优点。图形用户界面由窗口、下拉菜单、对话框及其相应的控制机制构成,在各种新式应用程序中都是标准化的,即相同的操作总是以同样的方式来完成,在图形用户界面,用户看到和操作的都是图形对象,应用的是计算机图形学的技术。
不要以为生成的只是一段视频,其实背后是一套完整的3D资产,基于建模软件Blender打造。
可以看出直接把这个数据放到ArcGIS里面,已经偏的不行了。这景数据的实际覆盖范围其实是我国的西南部以及部分东南亚区域。
曾几何时Python对我说:"时日已不多,速度学Python"。于是乎上天让我看到了一个基于python的微信开源库:itchat,玩的不亦乐乎,接着我做了一个程序,可以把微信好友撤回的信息收集起来,然后会自动发送到我的个人微信的文件传输助手。
AI 科技评论按,ImagePy 是一款 python 开源图像处理框架,其 UI 界面支持开放插件。在 github:https://github.com/Image-Py/imagepy 上,不仅有关于这款图像处理软件的详细介绍,还有一些使用示例,雷锋网 AI 科技评论接下来将详细介绍这一开源图像处理框架。
tkinter可以用于 Python 的 GUI 编程,提供了一些常用的组件,如按钮、标签、文本框等,方便用户进行界面设计和交互。可以通过导入 tkinter 模块来使用这些组件。
王小新 编译自 Keras Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从图像处理,到自然语言处理,再到语音识别等多个领域,深度学习都取得了很好的成绩,但是仍存在一些领域,还等待深度学习去攻坚克难。 Keras作者Francois Chollet昨天在博客上发布了一篇文章,讲述了当下深度学习理论的局限性及发展方向。这篇文章是他的深度学习书《Deep Learning with Python》第9章第2节的修改版。 阅读本文需要一定的深度学习基础知识,如了解卷积神经网络、长短期记忆模型和生成对抗网络的基
它继承pandas.Series和pandas.Dataframe,实现了GeoSeries和GeoDataFrame类,使得其操纵和分析平面几何对象非常方便。
GitHub 上开源的字体不在少数,但是支持汉字以及其他非英文语言的字体少之又少,记得上一个字体还是 霞鹜文楷,本周 B 站知名设计 UP 主开源了的得意黑体在人文观感和几何特征之间找到了美的平衡。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇,主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像,此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的,并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分,我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
作者在 Github 上建立了一个代码速查表,对机器学习初学者来说是不可多得的一个资源。机器之心将文章中的高清图片下载到了百度网盘,读者可从中浏览,也可以点击项目地址或文后的原文地址查阅。
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