在QQ热线或者技术咨询会问到:"我有一副RGB的栅格图,想从上面提取相关的一些信息.能不能提取?精度有保证吗?"等等诸如此类的问题.本专题就採用我们经常使用的栅格地图进行建筑物轮廓信息的提取. 1. 採用数据:网上地图部分截图    2.  软件:ENVI Fx 3.  提取步骤: Ø  启动ENVI 5.1: Ø  点击载入影像数据. Ø  在Toolbox中找到工具:"/FeatureExtraction/Example Based Feature Extract

paper链接:https://arxiv.org/pdf/1812.09953.pdf code链接:https://github.com/YangZhang4065/AdaptationSeg 摘要: 在过去的5年里面,卷积神经网络在语义分割领域大获全胜,语义分割是许多其他应用的核心任务之一,这其中包括无人驾驶.增强现实.然而,训练一个卷积神经网络需要大量的数据,而对于这些数据的收集和标注是极其困难的.计算机图形学领域的最新研究进展使得利用计算机生成的注释在接近真实照片的合成图像上训练CNN

提到大数据,就不得不提到Hadoop,提到Hadoop,就不得不提到Google公布的3篇研究论文:GFS.MapReduce.BigTable,Google确实是一家伟大的公司,开启了全球的大数据时代, 在<后谷歌时代:大数据的没落与区块链经济的崛起>中如此说道: googol一词的意思是10的100次方--一个大到不可思议的数字. ... 随着岁月的流逝,谷歌几乎数字化了世界上所有可以获取的图书(2005),数字化了世界语言这个大织锦挂毯上的所有语言及其翻译(2010),数字化了这个星球的

1.EXEALL.m function EXEALL(FilePath, FileName)%执行所有流程% FilePath: 文件夹所在路径% FileName: 文件夹名称 FullPath = [FilePath , FileName , '\' , FileName , '.txt']; allPixelPath = [FilePath , FileName , '\', FileName , '.allpixel.csv']; TestdataPath = [FilePath , F

目录 1.缘起 2.准备环境 2.1.安装linux系统 2.2.安装docker 2.3.安装Docker Compose 2.4.安装git 3.发布地图 3.1.拉取代码 3.2.测试网络 3.3.处理数据 3.4.发布矢量瓦片服务 3.5.自定义地图样式 3.6.注意 4.总结 1.缘起 OpenStreetMap(简称OSM)不仅可以免费在线使用,还可以免费下载原始数据,数据格式有.osm.pbf和shp. 我们将OSM原始数据下载下来,处理成矢量瓦片,发布成服务,就可以实现OSM地图

3D数据采集和重建是从传感器数据生成三维或时空模型.一般而言,这些技术和理论适用于大多数或所有传感器类型,包括光学,声学,激光扫描,[1]雷达,热学,[2]地震.[3][4] 内容 ·        1收购 1.1从2D图像中获取 1.2从获得的传感器数据中获取 1.3从现场传感器获取 1.4软件 1.5成本 2对象重建 2.1软件 3另见 4参考文献 收购[ 编辑] 采集可以通过多种方法进行,包括2D图像,采集的传感器数据和现场传感器. 从2D图像中获取[ 编辑] 另见:摄影测量 可以使用立体

Multilane roads extracted from the OpenStreetMap urban road network using random forests.,DOI:10.1111/tgis.12514. https://www.baidu.com/s?wd=%E4%BD%BF%E7%94%A8%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A3%AE%E6%9E%97%E5%AE%9E%E7%8E%B0OSM%E8%B7%AF%E7%BD%91%E5%9F%8E%E5%B8%

1   系统总体设计 1.1  系统概述 基于臻图信息室内GIS地图平台和室内定位平台,通过室内定位设备的部署和信号采集,实现对室内人员和资产的实时定位.路线导航.区域管控告警.客流统计等相关功能. 1.2  总体目标 ZTMapIndoor室内GIS平台:实现室内地图数据的采集绘制和管理能力,为室内地图的可视化和导航等提供空间分析能力,是整个系统的支撑平台. 室内定位平台:实现基于RSSI信号权重算法的室内定位能力 无线通信集成平台:实现对移动设备终端的无线通信管理,并向应用层开放通信能力接口

1   系统详细设计 1.1 GIS共享服务管理 1.1.1 概述 GIS共享服务管理是本系统的重要组成部分,它实现了对各类地图数据.业务资源数据的集成统一管理,提供了一个平台级的管理解决方案,能够往下管理各类空间数据,网上支撑各类空间服务发布,是本平台的中枢系统. 集数据管理.服务管理.用户管理.系统管理于一体的统一管理服务,以标准的服务接口提供数据和服务的调用能力. 1.1.2 技术实现特点 GIS平台采用先进的系统设计方法,基于.NET组件式技术进行开发,提供不同层次的解决方案,可以全面满

本系列采用turtle.matplotlib.numpy这三个Python工具,以分形与计算机图像处理的经典算法为实例,通过程序和图像,来帮助读者一步步掌握Python绘图和数据可视化的方法和技巧,并且让读者感受到" 龙枝屈曲竞分形,瑰丽绮错千万状"的分形魅力. 中国传统中的『分形』 『分』是会意字,由八和刀上下组合而成,表示用刀把物体切开.分的本义是分别.分开,引申为辨别.分辨,又引申为从主体分出的部分.分支. 『形』在篆文中是形声字,『彡』为形,『幵』(jian)为声,『彡』表示绘

1.首先把所有的面要素merge成一个要素 2.把merge后的数据转成线数据 3.此时转换后的线数据一定是闭合的,为了防止提取中心线失败(只提取出外围轮廓)我们在随意一个道路末端使用打断工具打一个开口(感谢来生缘版主的"独门秘籍"). 4.使用ArcGIS自带的提取中心线工具 其中最大宽度选择比数据中最宽的道路宽度大一点,最小选择1米 5.得出结果 摘抄地址:http://shifeng0812.blog.163.com/blog/static/1710141502012916105

道路中心线的提取,相信大家并不陌生. 道路中心线是道路路线几何设计中的重要特征线,也是道路交通管理中的重要控制线. 街区内的道路应考虑消防车道的通行,道路中心线间的距离不宜大于160米. 今儿个,博主来跟大嘎伙儿分享下最近发现的道路中心线或河道中心线的提取方法. 常见的道路中心线的一般提取步骤为: [面转线](或[要素转线])→[开始编辑]→选中所有线要素,[高级编辑][打断相交线]→删去道路头部线段→[提取中心线].     接下来要介绍的这种方法是利用ArcScan进行中心线提取处理.(以河

自由是有代价的:聊聊这几年尝试的道路 现在不愿意写过多的技术文章了,一点是现在做的技术比较偏,写出来看的人也不多,二来是家庭事务比较繁多,没以前那么有时间写了.最近,园子里多了一些写经历的文章,我也将自己这几年的经历写下来,供大家参考,尤其是(1)向往自由生活的:(2)想从一线城市返回家乡较小的城市的. 每一条路都是由荆棘铺成的,每一个选择都是面临风险和收益的,我们需要做的事就是选择最适合自己的. 以前也写了不少了,但是不断有新的行动,新的感悟,不妨再写一篇文章总结一下. 生活最重要的问题是你想

前两天有这么个小需求: 在cmd中运行某测试工具后,会返回一个json结果,其中有一个参数的值每次都变且经常要用,正常情况复制粘贴就好了,但这个值非常长,配上cmd的标记+粘贴的行为,就很酸爽了.然后就想快速提取这个值,顺着cmd的这个思路,就走上了批处理的道路. 借这个机会,简单跟大家交流交流怎么通过批处理命令获取数据的内容.   案例中的几个元素: cmd中用的测试工具:test_tool.exe 返回的json数据(示例): {"random_id":"wojiushi

笔者注: 这篇文章是我本人在2009年发表在cppblog的一篇技术文章,由于我的技术博客迁移至博客园,所以转载到了此,非盗文. 以下是正文: 前段时间被项目组长委派实现基于3D地形的道路系统.实现的目标是类似于Crysis编辑器的功能:可以由编辑人员在地面上指定一系列控制点,用某种合适的曲线插值生成一条道路,指定纹理后就可以智能地将道路显示出来. 然而要实现这些功能,必须克服以下的几个难题:(1)用哪种曲线可以方便模拟出道路段,而且可以灵活地调节?(2)地形通常都有Lod优化,其网格会实时变化

Sift之前的江湖 在Sift横空出世之前,特征点检测与匹配江湖上占据霸主地位的是角点检测家族.先来探究一下角点家族不为人知的恩怨情仇. 角点家族的族长是Moravec在1977年提出的Moravec角点检测算子,它是一种基于灰度方差的角点检测方法,该算子计算图像中某个像素点沿水平.垂直方向上的灰度差异,以确定角点位置,Moravec是第一个角点检测算法,也是角点家族的开山鼻祖. 角点家族的九袋长老是Chris Harris & Mike Stephens在1988年提出的Harris角点检测算

上一篇提到图片元信息Exif的提取,当然还有一类音视频文件,也同样存储着许多宝贵的元数据,那就开源到底呗,虽然自己找寻过程也是蛮艰辛坎坷的,大家看后有收获,只求多多传播下,让前人的工作可以更有价值. 此篇对应的Excel催化剂功能实现:第83波-遍历文件夹内文件信息特别是图像.音视频等特有信息 https://www.jianshu.com/p/ad98adc64f0b 音视频元数据的提取,用到了MediaToolkit类库,较其他复杂的方案来说,这个对我这种业余开发者最友好,最后很幸运地相遇了

日常办公场合中,除了常规的Excel.Word.PPT等文档外,还有一个不可忽略的文件格式是pdf格式,而对于想从pdf文件中获取信息时,常规方法将变得非常痛苦和麻烦.此篇给大家送一pdf文件提取信息大集合,几乎可涵盖日常pdf文件提取信息的所有场景. 业务场景 在日常工作中,为了保护数据免于被二次利用和为了在文件分发过程中,可以不受其他电脑因为软件版本不同等原因导致文件不能打开或打开格式版面大变形,将要分发的文件,无论是Excel.Word或PPT,转为pdf格式,是一个不错的主意. 在pdf

批量操作的事情常常能让人感到十分畅快,区别于一次次的手工的操作,它真正实现了“人工智能”想要的效果,人指挥机器做事情,机器就可以按着人意去操作.此篇给大家再次送了批量操作一绝活,批量下载OUTLOOK上的邮件附件.除了批量之外,还让大家见识到科学数据管理的精粹. 业务场景 日常使用OFFICE软件及其他的业务系统,很大程度上它只能满足于对数据的单次性操作,少有原生功能满足批量化的操作需求. 如简单的从多封邮件中将其附件下载至指定的文件夹内,这样的需求,依靠现有的邮件客户端工具如OUTLOOK.F

Excel里的批注,许多人很喜欢用,但批注真的值得我们大量使用吗?批注的使用场景在哪里?这些问题可能更值得花时间来思考下.同样因为不规范地使用批注,也带出了一大堆的后续擦屁股的事情来,从批注中找回有价值的信息.再次强调:Excel催化剂有批注相关的功能,并不表示认可批注的存在必要性.仅是为了用户因不规范操作带来的诸多不便的一种权宜之计的补救措施. 使用场景 批注笔者认为其最佳的使用场景仅适用于排版需求的报表层面的使用和临时在数据源中作标记,方便接下来统一对数据源进行修复.追加.改写单元格内容.