存在这样一个示例的矢量文件,包含了两个重叠的面特征: 一个很常见的需求是求取这个矢量中所有面元素的并集,通过GDAL/GEOS很容易实现这个功能,具体代码如下: #include <iostream> #include <gdal/ogrsf_frmts.h> using namespace std; bool WritePolygon(string filePath, OGRPolygon *pOgrMerged) { //创建 GDALDriver* driver = GetG…

通过spark rdd 求取  特征的稀疏向量 spark 类标签的稀疏 特征向量 - bonelee - 博客园 http://www.cnblogs.com/bonelee/p/7814081.html…

1.下载源码 geos-3.4.2.tar.bz2  http://trac.osgeo.org/geos/ proj-4.8.0.zip     http://trac.osgeo.org/proj/wiki/WikiStart#Download 启动VS2010 x64兼容命令提示符 2.首先编译GEOS,进入Geos目录后 atuogen.bat nmake /f makefile.vc 说明F:\gdal\geos-3.4.2文件夹下的makefile.vc # This makefil…

create table A( id ,) Not null primary key, name ) not null default(''), ) INSERT INTO [A]([name]) VALUES('a') INSERT INTO [A]([name]) VALUES('b') INSERT INTO [A]([name]) VALUES('c') INSERT INTO [A]([name]) VALUES('d') INSERT INTO [A]([name]) VALUES(…

var Utils = { joinArray:function(source,target){ for(var i = 0;i<source.length;i++){ var oa = source[i]; for(var j = 0;j<target.length;j++){ var ob = target[j]; if(ob === undefined)continue; //break 语句用于跳出循环,continue 用于跳过循环中的一个迭代. if(oa.id === ob.id…

数据集的合并或连接运算是通过一个或多个键将行链接起来的.这些运算是关系型数据库的核心.pandas的merge函数是对数据应用这些算法的这样切入点. 默认是交集, inner连接 列名不同可以分别指定: 其他方式还要‘left’.‘right’以及“outer”.外链接求取的是键的并集, 组合了左连接和右连接的效果. how 的作用是合并时候以谁为标准,是否保留NaN值 多对多 多对多 连接产生的行的笛卡尔积.由于左边的DataFrame有3个‘b’行, 右边的有2个,所以最终结果中 就有6个‘…

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速…

---恢复内容开始--- 近日,在做PTA题目时,遇到了一个这样的题,困扰了很久.题目如下:已知有两个等长的非降序序列S1, S2, 设计函数求S1与S2并集的中位数.有序序列A​0​​,A​1​​,⋯,A​N−1​​的中位数指A​(N−1)/2​​的值, 即第⌊(N+1)/2⌋个数(A​0​​为第1个数).输入分三行.第一行给出序列的公共长度N(0<N≤100000),随后每行输入一个序列的信息,即N个非降序排列的整数.数字用空格间隔. 首先,分析题可知:该题中的序列是一个升序 的序列(可能存…

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一.首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变. 二.在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上的方向作为主方向:而SURF则选择圆形邻域,并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向,以主方向对齐即完成旋转不变…

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键…