openlayers bbox坐标颠倒

2024-08-31

Openlayers Projection导致经纬度颠倒问题

问题: openlayers3调用TileWMS接口,实现Openlayers加载Geoserver转发的ArcGIS切片时,web墨卡托(wkid3857)没有问题,但是WGS84(wkid4326)就不行. 问题排查: 1.查看控制台,发现报错400,这个是由于格式错误引起的 2.于是我把链接复制出来粘贴到浏览器观察,发现是BBOX的经纬度反了. &BBOX=39.387925644409165%2C115.94328881619128%2C39.99706766190172%2C116.5

OpenLayers 根据坐标动态画多边形

找了一上午,发现都是鼠标点击画框的,那为什么不标明了是 “鼠标”点击呢? 想实现的功能是数据库检索坐标集合,然后根据分组提取4点坐标,最后把多个多边形形成图层放在地图上. 最后的实现: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>检索各单位泊位信息</title> <link rel=&quo

openlayers按坐标点播放

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

Yolo V3理解bbox和label的关系

假如一个bbox坐标为:[35 220 62 293 3] 第一步:将bbox转换为中心坐标和宽高形式(3种缩放比例进行缩放) 那么onehot:[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ........],当然还可以平滑计算bbox的中心坐标和宽高(35+62)/2 = 48.5 (220+293)/2=256.5 宽高为62-35 = 27 293-220=73 所以bbox的宽高中心坐标为(48.5 256.5 27 73) 然后根据缩放比例(8 16 32)进行缩放缩放后的3

从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、miss rate、行人检测评估

从TP.FP.TN.FN到ROC曲线.miss rate.行人检测评估想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,

[论文阅读]Object detection at 200 Frames Per Second

本文提出了一个有效且快速的目标检测器,该目标检测器得速度可以达到200+fps,在Pascal VOC-2007上的mAP比Tiny-Yolo-v2高出14. 本文从以下三个方面对网络进行改进. 网络结构 Network architecture 损失函数 Loss function 训练数据 Training data 网络结构网络结构如下图:

y7000笔记本 darknet-yolo安装与测试（Ubuntu18.04+Cuda9.0+Cudnn7.1）

环境配置看上一贴 https://www.cnblogs.com/clemente/p/10386479.html 1 安装darknet 1-1 克隆darknet repo git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet 1-2 修改Makefile 注意提前备份一份 Makefile.bak GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的,根据不同的GPU环境有几处需要具体根据实际配

draknet网络配置参数

https://blog.csdn.net/hrsstudy/article/details/65447947?utm_source=itdadao&utm_medium=referral [net] batch=64 每batch个样本更新一次参数. subdivisions=8 如果内存不够大,将batch分割为subdivisions个子batch,每个子batch的大小为batch/subdivisions. 在darknet代码中,会将batch/subdivisions命名为batc

Faster_RCNN 3.模型准备(下)

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/ , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 首先在参考文章的基础上进一步详细绘制了模型的流程图.在上一篇博客中介绍了模型的上半部分,本文将对模型的下半部分做一介绍. Faster-RCNN流程图 1. roi_module.py from collections import namedtuple from string import Template import c

Faster_RCNN 2.模型准备(上)

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/utils , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 一. 主要操作 1. bounding box回归: 目的是提高定位表现.在DPM与RCNN中均有运用. 1) RCNN版本: 在RCNN中,利用class-specific(特定类别)的bounding box regressor.也即每一个类别学一个回归器,然后对该类的bbox预测结果进行进一步微调.注意在回归的时候

Faster_RCNN 1.准备工作

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 代码结构: simple-faster-rcnn-pytorch.py data __init__.py dataset.py util.py voc_dataset.py misc convert_caffe_pretain.py train_fast.py model utils nms __init__.py _nms_gpu_post.py build.py non_maximum_suppression.py __init_

yolo

将目标检测过程设计为为一个回归问题(One Stage Detection),一步到位, 直接从像素到 bbox 坐标和类别概率优点: 速度快(45fps),效果还不错(mAP 63.4) 利用图片整体信息进行分类和 bbox坐标预测, 所以相较于其他基于 region proposal 的目标检测算法(如FRCN), yolo 很少将背景预测为前景, 虽然 yolo 会有更多的 localization error(主要由于小物体的定位差导致); yolo能够学习到物体更加泛化的特征,

『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其二：train网络结构&损失函数

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

《deep sort》复现过程

目录 1. 准备代码与数据 deep_sort开源代码克隆到本地服务器 git clone https://github.com/nwojke/deep_sort.git 下载MOT16数据集(MOT:Multi-Object Tracking, 16的意思是相比MOT15多了更多的细节信息) MOT16数据集预训练权重下载 1.1 数据集介绍该数据集分为了test和train,每个文件夹有7个子文件夹. ./MOT16/train 以训练集中的MOT16-02为例,探究数据数据集格式:

Caffe 碎碎念

Window Data Layer window data layer 的数据是存在硬盘上的图片, 需要在一个txt里指定用于训练或测试的图片以及bounding box, bounding box 对应的标签, 以及bounding box和ground truth bounding box的overlap, 一个例子如下 # /home/xxx/.jpg # /home/xxx/.jpg 其中第一行是图片的index, 从0开始, 接下来三行依此是图片的channel, height, wi

YOLO 详解

YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 Object Detection 的问题转化成一个 Regression 问题). YOLO的主要特点: 速度快,能够达到实时的要求.在 Titan X 的 GPU 上能够

(转载)YOLO配置文件理解

YOLO配置文件理解转载自 [net] batch=64 每batch个样本更新一次参数. subdivisions=8 如果内存不够大,将batch分割为subdivisions个子batch,每个子batch的大小为batch/subdivisions. 在darknet代码中,会将batch/subdivisions命名为batch. height=416 input图像的高 width=416 Input图像的宽 channels=3 Input图像的通道数 momentum=0.9

MTCNN 实现人脸识别

MTCNN(Multi-task CNN) MTCNN难点 WIDER FACE等数据集为我们提供的图片并不是MTCNN支持的训练样本, 需要通过几个脚本将其转为MTCNN可以接受的数据集, 这些脚本在github中可以找到; 为了增加数据读取的效率, 将数据转为tfrecord格式制作PNet需要的pos, neg, part数据数据来源: WIDER FACE和Cascade Bounding Box的数据由WIDER FACE提供, 因为WIDER FACE没有关键点的数据 Landm

FreeType 管理字形

转自:http://blog.csdn.net/hgl868/article/details/7254687 1.字形度量顾名思义,字形度量是对应每一个字形的特定距离,以此描述如何对文本排版. 通常一个字形有两个度量集:用来排版水平文本排列的字形(拉丁文.西里尔文.阿拉伯文.希伯来文等等)和用来排版垂直文本排列的字形(中文.日文.韩文等等). 要注意的是只有很少的字体格式提供了垂直度量.你可以使用宏FT_HAS_VERTICAL测试某个给出的face对象是否包含垂直度量,当

物体检测丨浅析One stage detector「YOLOv1、v2、v3、SSD」

引言之前做object detection用到的都是two stage,one stage如YOLO.SSD很少接触,这里开一篇blog简单回顾该系列的发展.很抱歉,我本人只能是蜻蜓点水,很多细节也没有弄清楚.有需求的朋友请深入论文和代码,我在末尾也列出了很多优秀的参考文章. YOLOv1 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 核心思想用一个CNN实现end-to-end,将目标检测作为回归问题解决. 将输入图片分割为

SSD-2（代码部分介绍）

single shot multibox detectior tensorflow 代码一.SSD重要参数设置在ssd_vgg_300.py文件中初始化重要的网络参数,主要有用于生成默认框的特征层,每层默认框的默认尺寸以及长宽比例: # Copyright 2016 Paul Balanca. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you

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