本文主要讲述地理坐标系统的原理以及怎么利用Python进行地理坐标系统转换,内容包含以下几块:
在之前的博客中,我们曾多次介绍过将图层的地理坐标系转为投影坐标系的方法,也就是投影操作——例如ArcGIS矢量图层投影与地理坐标系转为投影坐标系——ArcMap,以及Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影,还有ArcMap通过模型构建器导出地理与投影坐标系转换的Python代码等。而在本文中,我们将反过来,介绍把一个栅格图像原本的投影坐标系转为地理坐标系的方法。
本文介绍基于gdal模块,在命令行中通过GDAL命令的方式(不是Python或者C++代码,就是gdal模块自身提供的命令行工具),对栅格遥感影像数据加以投影,即将原本的地理坐标系转为投影坐标系的方法。
试想一下,你是一名GIS工作新人,你的领导总是让你做一些基础的工作,这一次他交给你政府和甲方提供的shp格式用地数据、兴趣点数据、街道数据等,你需要将分散在各个文件夹的一些数据集转换为统一的坐标系,然后将其导入到地理数据库中。你可能会在ArcGIS Pro中手动完成这些工作,但是如果你需要重复这些工作,那么手动完成这些工作就会变得很繁琐。在这种情况下,你可以使用30行Python代码自动化完成这些工作流程,然后你就可以摸鱼了。。。
下图我们用的就多了,直角也就是90°的角,是个拼在一起编程了一个直角坐标系,这里是分象限的,这个如果不记得象限就该挨数学老师的打了。
ArcGIS中的地理处理允许您执行空间分析和建模以及自动执行GIS任务。典型的地理处理工具获取输入数据(要素类、栅格或表),执行地理处理任务,然后生成输出数据作为结果。ArcGIS包含数百种地理处理工具。地理处理工具的示例包括用于创建缓冲区、用于向表添加字段以及用于对地址表进行地理编码的工具。
本文介绍在ArcMap软件中,通过创建模型构建器(ModelBuilder),导出地理坐标系与投影坐标系之间相互转换的Python代码的方法。
今天教大家用python制作北上广深——地铁线路动态图,这可能是全网最全最详细的教程了。
matplotlib是基于Python语言的开源项目,旨在为Python提供一个数据绘图包。
GIS大神wandergis在Github上提供了coordtransform 坐标转换工具(Github链接https://github.com/wandergis/coordtransform)
pyproj是一个Python库,用于执行坐标转换和投影变换。它基于Proj库,后者是一个C库,用于处理地图投影和坐标变换。pyproj提供了Python语言的接口,使得用户可以方便地使用这些功能。
昨晚分享了图像形态学处理—开操作和闭操作的基本原理,同时基于Python的OpenCV实现了对应的图像处理,本文分享一下基于Matlab的图像形态学处理—开操作和闭操作。
最近想做一个简单的地理位置分析,比如获取一些城市公交站点对应的geohash,geohash其实是将平时常见的经纬度进行了降维,这样可以进行类似附近的餐馆等内容的分析。
数据分析学习笔记系列——数据可视化 总第45篇 ▼ 写在前面: 本篇来源于书籍《数据之美—一本书学会可视化设计》的学习后整理所得。全篇主要围绕数据可视化的5个步骤展开,其中重点内容是第三步:“应该使用
pip是Python的包管理工具,使用pip可以给Python装第三方的库。昨天的推送,包括今天的第二条推送中都介绍了怎么配置pip,那么怎么使用pip来装包呢? 还有就是:遇到了问题应该怎么处理呢?
最近在做TOF相机相关的软件,近年来tof相机开始在手机,车载设备,VR等应用开始增多,产业也开始量化,是一个不错的3维相机的方向。
KITTI数据集是自动驾驶领域最知名的数据集之一。可以用来从事立体图像、光流估计、三维检测、三维跟踪等方面的研究。
在之前的两篇文章中,我们分别讲解了SETTLE算法的原理和基本实现和SETTLE约束算法的批量化处理。SETTLE约束算法在水分子体系中经常被用到,该约束算法具有速度快、可并行、精度高的优点。本文我们需要探讨的是该约束算法中的一个细节,问题是这样定义的,给定坐标系XYZ下的两个已知三角形 和三角形 ,以三角形 构造一个平面 ,将 平移到三角形 的质心位置,作为新坐标系的 平面,再使得Y'Z'平面过 点,以此来构造一个新的坐标系X'Y'Z',求两个坐标系之间的变换。
本节开始一个全新的系列,是整套 Python 第三阶段的课。我把整套知识体系分成四个模块:
Python 是一款功能强大的工具,可扩展 Dynamo 的功能,并允许您将许多节点替换为几行简明的代码。
在上一期的文章中,我们对线性倒立摆在2D平面内的运动过程进行了分析,并给出了基于轨道能量的线性倒立摆控制过程。
tf2 在时间缓冲的树结构中维护坐标系之间的关系,并让用户在任何所需的时间点在任意两个坐标系之间变换点、向量等。
由于复制过来,如果有格式问题,推荐大家直接去我原网站上查看: 相机模型与坐标转换 - 生活大爆炸
极坐标系在数据可视化中提供了一种独特而直观的方式来呈现数据。Pyecharts作为一个强大的Python图表库,支持多种图表类型,包括极坐标系。本篇技术博客将深入探讨Pyecharts绘制多种炫酷极坐标系的参数说明,并重点关注方向性的呈现。
主流被使用的地理坐标系并不统一,常用的有WGS84、GCJ02(火星坐标系)、BD09(百度坐标系)以及百度地图中保存矢量信息的web墨卡托,本文利用Python编写相关类以实现4种坐标系统之间的互相转换。
3D头部姿态估计(ubuntu操作系统,基于opencv3.2+Dlib19.4+python2.7)打开摄像头,可实现实时(realtime)姿态检测。 坐标变换:世界坐标系旋转、转换矩阵将3D点从
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 (Gramian Angular Field),并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。
Argoverse数据集是由Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院发布的用于支持自动驾驶汽车3D Tracking和Motion Forecasting研究的数据集。数据集包括两个部分:Argoverse 3D Tracking与Argoverse Motion Forecasting。
在这一系列的V-REP自学笔记中,我们定了一个小目标,完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程,控制机器人从A点抓取物品,然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上,这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者,可以在文末找到往期文章地址。
matplotlib是Python数据分析“三剑客”中,用于进行绘图可视化的库。也是Python可视化库种大家最早接触的一个库,基于这个库,我们差不多可以完成我们工作、学习中想要展示的图形。
这是一款大象机器人生产的小六轴机械臂,以树莓派4B为微处理器,ESP32为辅助控制,结构是中心对称结构(仿工业结构)。mechArm 270-Pi本体重量1kg, 负载250g,工作半径270mm,设计紧凑便携,小巧但功能强大,操作简单,能与人协同、安全工作。
多传感器融合一直是自动驾驶领域非常火的名词, 但是如何融合不同传感器的原始数据, 很多人对此都没有清晰的思路. 本文的目标是在KITTI数据集上实现激光雷达和相机的数据融合. 然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到图像平面上, 从而获得激光雷达与图像平面相交的区域, 是本文研究的重点. 其次本文会介绍相机这个大家常见的传感器, 以及讲解如何对相机进行畸变校准.
目前的追踪方案都是基于CV的,使用红外灯光打亮眼底,使用高帧率的相机来捕获光源在角膜上面的位置。其实这个不难,难点在多个坐标之间的转换,因为有些是固定的,有些是不固定的,这就需要各种转换了,这个也是我们的眼动中最重要也是最需要研究的东西。
在进行遥感影像处理的时候,我们经常需要进行裁剪的工作,来看看如何使用GDAL工具进行这项操作吧!
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
总第74篇 本篇要点: 01、数据可视化是什么 02、数据可视化的一般流程 03、常见的数据种类 04、通过可视化你想表达什么信息 05、选择具体的可视化形式 06、图表设计原则 07、常用的可视化工具 01|数据可视化是什么: 数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息(来源于百度百科)。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好的去传递信息。 02|数据可视化的一般流程: 首先我们需要对我们现有的数据进行分析,得出自己的结论,明确要表达的信息和主题(即你通过图表要说明什么问题)。然后
一直在纠结是先讲头部运动,还是先讲空间坐标系,后来决定还是先讲头部运动,让大家先感受一下机械臂在空间中是怎么定位的,然后我们下一节将详细介绍机械臂的空间坐标是怎么回事。空间坐标是一项非常复杂且需要深度理解的东西,学好空间坐标才能学好机械臂的各种运动。为了更好的体验一下机械臂的空间定位,我们先从这个机械臂头部运动开始,让大家体验一下空间坐标及运动。
参考链接:Python中 Matplotlib局部放大图的画法_wulishinian的博客-CSDN博客_python 局部放大
从电子地图获取数据后常有坐标系转换的需要,比较常用的是采用未来交通实验室出品的坐标转换程序来完成,但是又要单独把坐标提取出来,又要粘贴在C盘,实在麻烦,所以就自己动手编了一个,坐标转换的代码来自网络,精度不高,调试后是大体能用的。既然重编,想着一步的到位,扩充了多种坐标转换场景,功能异常强大,谁用谁知道,啊哈哈哈哈哈。
在 Transformation Object 列中,ax是一个 Axes 实例,fig是一个 Figure 实例。
为了严格实现图形语法,ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素,而且在很大程度上简化了代码的可读性。
机器学习和数据分析变得越来越重要,但在学习和实践过程中,常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼,今天我们从数学公式的角度上了解下,用 python 实现的方式方法。
目前采用的主流相机畸变矫正模型基本都是Brown-Conrady模型,原论文:Decentering Distortion of Lenses
近些年无人机编队很火热,大家也热衷于低成本的实现,大家看也在寻求着各种方案,很不幸,这个东西不是普通人可以玩转的东西。当DJI 推出了可以编程的Tello以后大家都觉得看到了希望,大量的人来涌入研究这个东西,但比较遗憾,由于无人机本身在设计上面对场景的不适配,效果不好,听见最多的声音就是定位不准。不过无所谓,它本身已经足够优秀了。
回想当初学习python的初衷,除了开发爬虫之外,更多的是因为类库的多样性和语言的简易性。可以使用少量的代码完成数据分析、人工智能、机器学习等工作。今天的课题内容是如何使用Python实现一个奥运五环。
前面的推文Python AI 教学 | 决策树算法及应用中我们已经介绍了如何从数据集中创建树,我们是用字典类型来存储决策树的,然而字典的表示形式非常不易于理解,决策树的主要优点就是直观易于理解,如果不能将其直观地显示出来,就无法发挥其优势。鉴于Python 并没有提供绘制树的工具,本期我们将介绍使用Matplotlib库来创建树形图。Matplotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库,下面我们通过具体的算法实现来感受Matplotlib库的绘图魅力。
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