ArcGIS下图层范围不正确,偶尔能碰上这种情况,主要表现为“缩放至图层”时,其显示范围与该图层内所有要素的外包围盒范围不一致.针对这个问题,有两种解决办法. 方法一:导出数据.新创建含有要素的Shapefile时,会自动根据所有要素生成其边界范围,此种方法可灵活应用. 方法二:Catalog窗口下,右键图层Properties菜单项,在Properties对话框中的Feature Extent选项卡下,重进计算该图层的边界范围.

论文介绍:Show Your Faith: Cross-Modal Confidence-Aware Network for Image-Text Matching (跨模态置信度感知的图像文本匹配网络)AAAI 2022 主要优势: 1)首次提出跨模态置信度衡量机制,通过局部对齐语义与全局对齐语义的关系,进一步计算局部对齐语义是否被真正描述的可信程度.从而更加准确的实现细粒度的跨模态局部语义对齐. 2)提出一种新颖的置信度推理方法,以全局文本作为桥梁,计算局部图像区域是否被全局文本描述的置信度

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批处理是使GPU进行高效绘制的一种技术手段,也是整个渲染流程中最核心的技术,到目前为止我们并没有使用到这种技术手段,下面我们看看我们现在的渲染机制. 先想一想我们最开始是怎么向GPU绘制一幅图像的,可以回头查看Stage3D学习笔记(五):通过矩阵操作纹理这篇文章: 绘制流程: 我们创建了两个矩阵,一个正交矩阵一个模型矩阵: 清除3D图像: 我们创建了顶点缓冲对象和索引缓冲对象比上传数据到GPU,我们编写了四个顶点数据表示图像的四个顶点,以及使用索引数据指示了这四个顶点数据要绘制的两个三角形(S

本文原址https://www.cnblogs.com/zhangmiao14/p/5836664.html. 对于VR,它做得最好的就是它对生活的变化,有一些关键因素需要调整的恰如其分.如果做得正确,开发者可以传送.也就是说,把你带到你现实所在位置以外的能力,并欺骗你的头脑去相信它. 因素包括但不限于,高帧率.高屏幕刷新率.高分辨率.高像素填充密度.低持久性和视野(FOV).本文将重点研究视野. 视野(FOV)是什么? 视野,或者是在任何给定的时间内观察环境的程度,是虚拟现实的很重要的方面之一

因为条件限制,在Windows10平台下实现OrbSLAM2+Kinect2点云数据采集. 1. 遇到问题,启动运行没多久就跟丢了,有的地方哪怕轻微的旋转甚至不动都无法跟踪. 原因:相机的标定参数不对,fx和cx参数搞反了.其实应该从获取的稀疏点云中能够看出来有问题,稀疏点云的形状和分布就不对. 2.将每帧点云转换到世界坐标系的时候,需要注意点云的坐标系.Kinect SDK生成的点云的坐标系和自己根据图像生成的不一致. 总结: 总的说来效果还是不错的,不过采集的点云还是存在重影. 思考可能是因

神经网络训练的时候,我们需要将模型保存下来,方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试.因此,我们需要创建一个saver保存模型. def run_training(): data_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/dataSet/' log_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/log/' image,label = inputData.get_files(data_dir) image_batches,label_batches = inp

1.首先在envi中打开多波段原素材,右键点击另存为TIFF,输入保存的路径将原素材转换为tif格式图片. 2.之后打开arcgis,导入全国地区界数据,点击工具栏中的筛选工具. 输入查找的范围以及匹配的信息获得对应的省市边框. 我们可以使用输出shape工具将省市边界栅格数据输出到目标地址: 3.将之前在envi转换的tif图像导入到arcgis中: 之后打开镶嵌工具弹出弹窗填写对应信息:1.输入栅格:要拼接的图像:2.输出位置:储存的文件夹地址:3.数据集名称:储存的文件名:4.空间参考:坐

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先是读取遥感图像的R.G.B波段数据的做法.读取R.G.B波段数据的像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块(PixelBlock),然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像素值.首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法,其语法如下: public object GetVal( int plane, int X, int Y); 第一

首先投影时，重采样方式选择nearest最邻近采样法，不改变投影后图像的DN值。 然后双击投影后图像，在符号系统中选择RGB——拉伸类型改为：无（默认是标准差拉伸）

加载的栅格图层在arcgis中显示有黑色背景 方法一:如果有矢量边界的话,直接用矢量边界把黑色背景裁剪掉即可. 方法二: 如果是RGB三色: 这个只是不显示,并不改变原有的值 如果是值: 附:为影像数据去除无效值 在使用栅格数据时,黑边和白边问题  方法一:栅格计算器 在去黑边之前最先需要了解的是黑边的像元值是什么? 可以使用 Identify 工具 查查看. 例如这份数据是 0. 这时,你也许会想到设置图层背景值的色彩可以吧? 如果仅为了显示使用,是可以解决问题的,但传统意义上的去黑边,我们一

我的第一篇博客!哈哈 最近在做一些关于创建渔网的工作,发现一些问题,做个总结. 1.问题描述:如图1,设置好渔网的必要参数,输出目录为gdb里的矢量图层,(行列数比较大,渔网的地理范围较小),输出的格网大小不一致(如图2).而其他参数保持不变,只将输出改为shp格式,则渔网大小一致(如图3). 图1 图2 图3 2.问题原因:FileGDB和shapefile两个数据模型的分辨率和容差值不一样导致的结果不同,因为shapefile本身是没有分辨率和容差值的概念的,但是FileGDB中要素类的默认

最近在做图像分割,需要使用一些分割图片的label,但是发现存储的分割label感觉被平滑过了,即使使用 image = cv2.imread(info['path'],cv2.IMREAD_UNCHANGED) 也没有作用,后面发现分割的label格式存储为png格式就可以了,猜测(没有深纠哈)是jpg压缩什么的导致的.

ArcGIS中的坐标系统定义与投影转换 坐标系统是GIS数据重要的数学基础,用于表示地理要素.图像和观测结果的参照系统,坐标系统的定义能够保证地理数据在软件中正确的显示其位置.方向和距离,缺少坐标系统的GIS数据是不完善的,因此在ArcGIS软件中正确的定义坐标系统以及进行投影转换的操作非常重要. 1.     ArcGIS中的坐标系统 ArcGIS中预定义了两套坐标系统,地理坐标系(Geographic coordinate system)和投影坐标系(Projectedcoordinate

ArcGIS影像配准与空间配准 ArcGIS影像配准与空间配准 地图配准可分为影像配准和空间配准.影像配准的对象是raster图,譬如TIFF图.配准后的图可以保存为ESRI GRID, TIFF,或ERDAS IMAGINE格式.空间配准(Spatial Adjustment)是对矢量数据配准. 一.影像配准 在ArcGIS中配准: 1.打开ArcMap,增加Georeferencing工具条. 2. 把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中,会发现Georeferencing工具条中的工具被

背景知识: UTM (Universal Transverse Mercator)坐标系是由美国军方在1947提出的.虽然我们仍然将其看作与"高斯-克吕格"相似的坐标系统,但实际上UTM采用了网格的分带(或分块).除在美国本土采用Clarke 1866椭球体以外,UTM在世界其他地方都采用WGS84.UTM是由美国制定,因此起始分带并不在本初子午线,而是在180度,因而所有美国本土都处于0-30带内.UTM投影采用6度分带,从东经180度(或西经180度)开始,自西向东算起,因此1带的

ArcGIS中的北京54和西安80投影坐标系详解 1.首先理解地理坐标系(Geographic coordinate system),Geographic coordinate system直译为地理坐标系统,是以经纬度为地图的存储单位的.很明显,Geographic coordinate system是球面坐标系统.我们要将地球上的数字化信息存放到球面坐标系统上,如何进行操作呢?地球是一个不规则的椭球,如何将数据信息以科学的方法存放到椭球上?这必然要求我们找到这样的一个椭球体.这样的椭球体具有

原文:ArcGIS Engine开发之旅10--空间参考及坐标转换 空间参考(Spatial Reference)是 GIS 数据的骨骼框架,能够将我们的数据定位到相应的位置,为地图中的每一点提供准确的坐标. 在同一个地图上显示的地图数据的空间参考必须是一致的,如果两个图层的空间参考不一致,往往会导致两幅地图无法正确拼合,因此开发一个 GIS 系统时,为数据选择正确的空间参考非常重要. 1 相关知识  1.1大地水准面  大地水准面是由静止海水面并向大陆延伸所形成的不规则的封闭曲面. 1.2地球

基于ArcGIS的栅格图像平滑处理 栅格数据获取的途径多种多样,造成了栅格数据质量的很大差异,一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元,即在表达同类型的地理要素时,出现个别像元值与周边像元不一致的情况,数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便,因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作. 在ArcGIS软件的空间分析工具箱中,提供了大量的栅格数据处理工具,其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用 1. 主滤波工具 1.1 主滤波工具原理 主滤

坐标系统是GIS数据重要的数学基础,用于表示地理要素.图像和观测结果的参照系统,坐标系统的定义能够保证地理数据在软件中正确的显示其位置.方向和距离,缺少坐标系统的GIS数据是不完善的,因此在ArcGIS软件中正确的定义坐标系统以及进行投影转换的操作非常重要. 1. ArcGIS中的坐标系统 ArcGIS中预定义了两套坐标系统,地理坐标系(Geographic coordinate system)和投影坐标系(Projectedcoordinate system). 1.1 地理坐标系 地理坐标系

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