VectorLayer画标注点

openlayers学习笔记（十三）— 异步调用JSON数据画点、文字标注与连线

使用Openlayers 3实现调用本地json数据在地图上添加点.文字标注以及连线. 生成底图地图首先得有一个地图作为底图,代码如下: let vectorSource = new ol.source.Vector({ wrapX: false }); const rootLayer = new ol.layer.Tile({ source: new ol.source.TileImage({ url: 'http://mt2.google.cn/vt/lyrs=y&hl=zh-CN&

第八节，Opencv的基本使用------存取图像、视频功能、简单信息标注工具

1.存取图像 import cv2 img=cv2.imread('test.jpg') cv2.imwrite('test1.jpg',img) 2.图像的仿射变换图像的仿射变换涉及图像的形状位置角度的变化,是深度学习预处理中常用的功能,仿射变换具体到图像中的应用,主要是对图像的缩放.旋转.剪切.翻转和平移的组合. 3.视频功能两个模块:一个是VideoCapture,用于获取相机设备并捕获图像和视频,或是从文件中捕获一个是VideoWriter,用于生成视频. import cv2

给深度学习入门者的Python快速教程 - 番外篇之Python-OpenCV

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

使用ESMap的地图平台开发三维地图

本文简单的介绍使用ESmap的SDK开发(DIY自己地图的)一个地图的过程.若有不足,欢迎指正. 一.创建地图只需四步,从无到有,在浏览器中创建一个自己的三维地图,炫酷到爆! 第一步:引入ESMap 的SDK ESMap家的SDK目前不支持用require js引用,只能使用<script src="lib/esmap.min.js"></script >引用 <scriptsrc="../lib/esmap.min.js">

使用d3.v5实现饼状图

效果图: 饼状图: 目录结构: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <link href="css/style.css" media="screen" rel="stylesheet" type="text/css"/> <title

模块cv2的用法

一.读入图像使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

OpenCV中cv2的用法

一.读入图像使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 import cv2 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 二

Python-OpenCV快速教程

一.Mat生成图片面的简单代码就可以生成两种表示方式下,图6-1中矩阵的对应的图像,生成图像后,放大看就能体会到区别: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 图6-1中的矩阵 img = np.array([ [[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255]], [[255, 255, 0], [255, 0, 255], [0, 255, 255]], [[255, 255,

OpenCV 基础笔记

本文大部分内容来源于入门者的Python快速教程 - 番外篇之Python-OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: 延时摄影小程序视频中截屏采样的小程序图片数据增加(data augmentation)的小工具物体检测框标注小工具 1 OpenCV 简介 OpenCV 是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包,基于 C/C++,支持 Linux/Windows/MacOS/Android/iOS,并提供了 Python,Matlab 和

openCV CV2用法(转)

文章转自:https://www.kancloud.cn/aollo/aolloopencv/262768 一.读入图像使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

cv2 的用法

转载:https://www.cnblogs.com/shizhengwen/p/8719062.html 一.读入图像使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片 cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道 impor

[计算机视觉][神经网络与深度学习]R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验笔记

R-FCN.SSD.YOLO2.faster-rcnn和labelImg实验笔记转自:https://ask.julyedu.com/question/7490 R-FCN paper:https://arxiv.org/abs/1605.06409 作者代码:https://github.com/daijifeng001/R-FCN #matlab版本这里使用python版本的代码:https://github.com/Orpine/py-R-FCN 1.下载代码 git clone ht

python OpenCV使用

关于OpenCV简介 OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法.OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口. 在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常

tensorflow图像处理函数(1)

1.tensorflow中对jpeg格式图像的编码/解码函数: import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf image_raw_data=tf.gfile.FastGFile('/Users/jk/Downloads/timg.jpeg','rb').read() with tf.Session() as sess: img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) #通过tf.img.

paper 163: opencv知识点回顾

From Here: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 Python下使用OpenCV 本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增加(data augmentation)的小工具 - 物体检测框标注小工具其中后两个例子的代码可以在下面地址直接下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners 6.1 OpenCV简介 O

SSD算法的实现

本文目的:介绍一个超赞的项目--用Keras来实现SSD算法. 本文目录: 0 前言 1 如何训练SSD模型 2 如何评估SSD模型 3 如何微调SSD模型 4 其他注意点 0 前言我在学习完SSD算法之后,对具体细节有很多的疑惑,记录如下: SSD的网络是怎么实现的? 已有的数据是什么样子的? 如何把一张图像打散成anchors? 如何根据标注把各anchors打上标签? 正负样本是如何定义的?匹配策略是咋回事? 困难负样本挖掘是怎么实现的? 数据是怎么喂进去的?出来的又是什么? L2 No

用 CSS Grid 布局制作一个响应式柱状图

最新一段时间比较喜欢玩弄图表,出于好奇,我想找出比较好的用 CSS 制作图表的方案.开始学习网上开源图表库,它对我学习新的和不熟悉的前端技术很有帮助,比如这个:CSS Grid. 今天和大家分享我学到的新知识:如何用 CSS Grid 布局制作一个普通的响应式柱状图.先上效果图: 这篇文章的示例只是一个试验,用来学习 CSS Grid 布局,加上本人也是现学现卖,所以本文出现的代码不具有太多的参照意义. 第一个简单版本第一眼看上去可能会有点不知道怎么开始,因此我们先来关注如何创建一个简单的版本

AE常用代码（标注要素、AE中画带箭头的线、如何获得投影坐标、参考坐标、投影方式、FeatureCount注意事项）

手上的电脑已经用了将近三年了,想入手一台Surface Pro,所以计划着把电脑上的资料整理下,部分资料打算发到博客上来,资料有同事.也有自己的.也有来自网络的,来源途径太多,也没法详细注明,请见谅! 要素标注: 在Engine中,有一个很好的接口IGraphicsContainer,这个接口就是desktop中的临时图层,所以,要是完成一个标注功能的系统,这个接口就非常有用了.可以通过IMap.IActiveView等接口得到IGraphicsContainer,通过 IGraphicsCon

surfer画世界频率分布图（等高线、地点标注）

以surfer 12版本为例: 1.下载世界地图,这里我随便提供一个范例(侵删,忘记出处了): 2.进入surfer软件,选择“MAP”——“NEW”——“BASE MAP”. 以此按照以上步骤,在弹出的对话框中选中我们下载的世界地图,作为底图: 3.本文以采集中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约的温度为例说明: 准备中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约这四个地方的温度信息: 4.采集中国北京.德国柏林.澳大利亚悉尼.美国纽约的经纬度信息: 这里以中国北京为例,鼠标右击中国北京在地图

使用画圆的方法来标注指定Id的实体

//entId为指定实体的Id void SignEnt(AcDbObjectId entId){ AcDbEntity *pEnt = NULL; AcDbBlockReference *pRef; //打开对应实体 Acad::ErrorStatus es = acdbOpenObject(pEnt, entId, ZcDb::kForRead, false); if ( Acad::eOk != es ) { acutPrintf(_T("\n打开对应Id的实体失败!")); r

VectorLayer画标注点

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