一.概述 遥感影像和地理坐标进行关联的方式一般有好几种,一种是直接给出了仿射变换系数,即6个參数,左上角地理坐标,纵横方向上的分辨率,以及旋转系数.在这样的情况下,求出某一像素点的地理坐标非常easy,直接用公式能够求出,详细代码例如以下: void CPL_STDCALL GDALApplyGeoTransform(double *padfGeoTransform, double dfPixel, double dfLine, double *pdfGeoX, double *pdfGeoY

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N): sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]

//文件 /* =============================================================== 题目:从文本文件"high.txt"中取出运动员的身高数据,并计算平均值,方差和标准差. =============================================================== */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define hh pr

一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) cv.waitKey(0) # 图片写入cv.imwrite(save_path,img_mat) cv.imwrite('car1_bk.jpg',car_img) 二.色彩空间转换 __a

Vector 计算 均值(mean) 和 方差(variance) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/24623187 vector<>类型的数组, 计算均值和方差的最简方法. 代码: double sum = std::accumulate(std::begin(resultSet), std::end(resultSet), 0.0); double mean = sum / resultSet.size()

我们在处理矩阵数据时,需要用到数据的均值和方差,比如在batch normalization的时候. 那么,tensorflow中计算均值和方差的函数是:tf.nn.moments(x, axes) x: 我们待处理的数据 axes: 在哪一个维度上求解,是一个list,如axes=[0, 1, 2] 举例: def calc_mean_variance(): """ 计算均值和方差 :return: """ img = tf.Variable(

R语言对于数值计算很方便,最近用到了计算方差,标准差的功能,特记录. 数据准备 height <- c(6.00, 5.92, 5.58, 5.92) 1 计算均值 mean(height) [1] 5.855 2 计算中位数 median(height) [1] 5.92 3 计算标准差 sd(height) [1] 0.1871719 4 计算方差 var(height) [1] 0.03503333 5 计算两个变量之间的相关系数 cor(height,log(height)) [1] 0

影像读取 并缩放 读取大影像某一部分,并缩放到指定大小,我们有时会用如下代码: #include "gdal.h" #include "gdal_priv.h" #include "gdalwarper.h" void main() { GDALAllRegister(); CPLSetConfigOption("GDAL_FILENAME_IS_UTF8","NO");//support Chinese

C#下GDAL的使用这里就不多赘述了.參见上一篇博客. 代码中都加了凝视,这里就不再一一叙述了.代码例如以下: class FloodSimulation { #region 类成员变量 public Dataset m_DEMDataSet; //DEM数据集 public Dataset m_FloodSimulatedDataSet; //洪涝淹没范围数据集 public int m_XSize; //数据X方向栅格个数 public int m_YSize; //数据Y方向栅格个数 pu

目录 1. 问题 2. 结论 3. 例外 1. 问题 笔者在处理地理栅格数据的时候,总是会发生偏差半个像素的问题. 比如说通过ArcMap打开一张.tif,查看其地理信息:同时用记事本打开.tfw,比较两者得地理信息: 同样的起点位置(左上角坐标),两者却相差半个像素的距离. 而对于另一些数据,比较ArcMap与tfw的信息,两者的地理信息又可以是一样的.那么对于地理栅格数据,其起点位置(左上角坐标)是以哪一种为准?为什么两者会相差半个像素的距离? 而GDAL可以也读取地理栅格数据(DEM.DO

GDAL的C#版本虽然在很多算法接口没有导出,但是在读写数据中的接口基本上都是完全导出了.使用ReadRaster和WriteRaster方法来进行读写,同时对这两个方法进行了重载,对于常用的数据类型可以不用指定数据类型直接进行读取即可.但是对于复数类型就有点复杂了.下面就针对GDAL如何来读取复数数据来进行一个简单的说明.   我们知道,在使用GDAL读取数据的时候使用的是ReadRaster这个函数,这个函数重载了6个,函数声明分别如下,以Dataset的ReadRaster为例,Band类

基于GDAL的遥感影像显示(C#版) - 菜菜的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET  http://blog.csdn.net/RSyaoxin/article/details/9220735

在GIS软件的开发中,经常用到开源库GDAL读取Shp数据,当shp数据中包含投影信息时,可能会遇到“Unable to open EPSG support file gcs.csv”错误提示,该错误是由于没有设置“GDAL_DATA”引起的. 1.Shpefile文件组成 Shapefile文件指的是一种文件存储的方法,实际上该种文件格式是由多个文件组成的.其中,要组成一个Shapefile,有三个文件是必不可少的,它们分别是".shp", ".shx"与 &qu

使用java计算数组方差和标准差 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 首先给出方差和标准差的计算公式 代码 public class Cal_sta { double Sum(double[] data) { double sum = 0; for (int i = 0; i < data.length; i++) sum = sum + data[i]; return sum; } double Mean(double[] data) { double mean = 0;

问题: 读取gzmt.csv文件所有数据,选取收盘价格(倒数第二列),计算20天均值,权重取成交量(选做:时间权重为半衰期为15天):将该均值修剪为超过600的都设置为1000,并打印出该均值超过550或者低于400的日期是周几的概率,比如周一的概率,周二的概率等. 实现: import numpy as np import datetime close, num = np.loadtxt('gzmt.csv', delimiter=',', usecols=(-2, -1), unpack=T

环境:VS2010,C#,GDAL1.7 读取影像: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Diagnostics; using System.

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 用spark来快速计算分组的平均值,写法很便捷,话不多说上代码 object ColumnValueAvg extends App { /** * ID,Name,ADDRESS,AGE * 001,zhangsan,chaoyang,20 * 002,zhangsa,chaoyang,27 * 003,zhangjie,chaoyang,35 * 004,lisi,haidian,24 *

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01011v8j.html 1. 均值 Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩

探测地球云层分布的CloudSat和CALIPSO卫星 http://www.nasa.gov/mission_pages/calipso/main/index.html http://www.nasa.gov/topics/earth/features/calipso-1billion.html Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO) The occasion was on CALI

// gdal_geotiff.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "gdal_priv.h" #include <iostream> #include <iomanip> #pragma comment(lib, "gdal_i.lib") #define BYTE short      //方便数据类型的修改 using namespace std;

1.gdal包简介 gdal是空间数据处理的开源包,其支持超过100种栅格数据类型,涵盖所有主流GIS与RS数据格式,包括Arc/Info ASCII Grid(asc),GeoTiff (tiff),Erdas Imagine Images(img),ASCII DEM(dem) 等格式. 2.安装gdal包 (1)通过此链接查找并下载gdal包:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame(根据自己的系统及python版本选择对应的gd