这几天在项目中考虑使用GDAL,由于10年没有用过VC了,就在网上搜了下怎么样在C# 中使用GDAL,看到了http://blog.csdn.net/liminlu0314/article/details/8828940这边文章.拿过来测试了一下,可以用,把自己的测试代码贴上来,以便日后参考. // 为了支持中文路径,请添加下面这句代码 OSGeo.GDAL.Gdal.SetConfigOption("GDAL_FILENAME_IS_UTF8", "NO"); /

因为对于globalmap不熟悉,不怎么怎么修改高程,好像也没有这功能. 干脆自己手动修改了高程图tiff了 由于自身一直使用osg的 自己使用了osgDB直接读取tiff,修改后保存的. 同事小周一直研究gdal,她使用了gdal库直接改的,事实证明在专业gis处理上还是gdal更合适,现在把两种方式都总结一下: 第一种:通过osgDB修改tiff #include <osg/Image> #include <osgViewer/Viewer> #include <osgE

本节将介绍如何在Python中用GDAL实现根据矢量边界裁剪栅格数据. from osgeo import gdal, gdal_array import shapefile import numpy as np import os #批量shp裁剪tiff影像 try: import Image import ImageDraw except: from PIL import Image, ImageDraw def read_tiff(inpath): ds=gdal.Open(inpath

惭愧,之前一直没在linux下编译过opencv,也没用过纯命令行版的cmake,现在咬牙编译一次.其实感觉还凑合. opencv官网文档还是那么烂:https://docs.opencv.org/master/d7/d9f/tutorial_linux_install.html 按这个安装,还是会缺很多选项. 只好参考好几个blog大概增加下面这些,应该就没啥问题了 比较有用的参考:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/OpenCV-3.3-Installati

JSON是通过键值对表示数据对象的一种格式,其全称为JavaScript Object Notation,它采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据,轻量级.简洁清晰的层次结构.容易解析等特点使得JSON 成为理想的数据交换语言.它易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率,正不断成为一种越来越受欢迎的数据格式.GeoJson一种基于Json并对各种地理数据结构进行编码的格式,它将所有的地理要素分为Point.MultiPoint.LineString.Mult

package { import flash.display.Bitmap; import flash.display.BitmapData; import flash.display.Loader; import flash.display.Shape; import flash.display.Sprite; import flash.events.Event; import flash.events.MouseEvent; import flash.geom.Point; import f

gdal下载地址:http://trac.osgeo.org/gdal/wiki/DownloadSource 修改nmake.opt中的一些配置.1. GDAL_HOME = “C:\warmerda\bld”,编译后的生成的头文件.静态库.动态库将会存储到这个路径.我在D盘新建了文件夹gdal2.21,然后修成了D:\gdal2.21.2.”#WIN64=YES”,编译64位GDAL时,要删除前面的#.3. 将# Comment out the following to disable OD

论文 论文翻译 Faster R-CNN 主要分为两个部分: RPN(Region Proposal Network)生成高质量的 region proposal: Fast R-CNN 利用 region proposal 做出检测. 在论文中作者将 RPN 比作神经网络的注意力机制("attention" mechanisms),告诉网络看哪里.为了更好的理解,下面简要的叙述论文的关键内容. RPN Input:任意尺寸的图像 Output:一组带有目标得分的目标矩形 propos

layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { mirror: true crop_size: 600 mean_file: "examples/images/imagenet_mean.binaryproto" } data_param { sourc

SGDSolver类简介 Solver类用于网络参数的更新,而SGDSolver类实现了优化方法中的随机梯度下降法(stochastic gradient descent),此外还具备缩放.正则化梯度等功能.caffe中其他的优化方法都是SGDSolver类的派生类,重载了基类的ComputeUpdateValue()函数,用于各自计算更新的梯度. sgd_solver.cpp源码 // Return the current learning rate. The currently implem

// 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;

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 30 11:45:03 2018 @author: Administrator """ from osgeo import gdal from osgeo import osr import numpy as np import math import time lonMeter = 0.00001141 latMeter = 0.00000899 #M

1.简介: 数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟. 这次分享的数据是全国34个省份的DEM裁剪数据,一共有6期数据. 分享的数据效果如上图所示. 2.背景介绍 首先,自己的百度云盘堆满了各种DEM数据,但都是单景,每一次使用都需要进行按区域裁剪.镶嵌.做得多也就烦了. 正好,前段时间研究了一下GDAL与Geopandas结合到一起,进行栅格的批量裁剪与转换.我就一次性地把DEM都裁剪到了省. 人数多了,就想

一.basic tools-->resize data进行规则裁剪 虽然是进行图像重采样工具,但也可以用于简单快速的裁剪 1. 选中要裁剪的图像: 对话框下面选择spatial subset(构建空间子集＿就是裁剪图像)(另spectral subset-构建波谱子集) 2.提供多种裁剪方式: (1)直接输行列裁剪,这样裁剪的前提是你要预告查看需要图像所占的行列是多少. (2)image裁剪,可以输入需要裁剪图像的大小,然后鼠标可以拖动图中所选区域的位置直到合适的位置. (3)或者是使用map.

1.算法功能简介 图像裁剪的目的是获取选定的影像范围区域.图像裁切工具提供像素范围裁切.矢量裁切.栅格图像裁切和几何图元裁切四种方式. 像素范围裁切是基于像素坐标获取矩形裁切区域的裁切方式:矢量裁切是基于矢量地理坐标获取任意形状裁切区域的裁切方式: 栅格图像裁剪是基于栅格文件的坐标获取裁剪区域的裁剪方式: 几何图元裁切是基于交互方式在主视图上绘制多边形来获取裁切范围的裁切方式. PIE支持算法功能的执行,下面对图像裁剪算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数

博客小序:NetCDF格式数据广泛应用于科学数据的存储,最近几日自己利用python处理了一些NetCDF数据,特撰此博文以记之. 参考博客: https://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/9068379.html https://blog.csdn.net/EWBA_GIS_RS_ER/article/details/84076201 http://www.clarmy.net/2018/11/01/python%E8%AF%BB%E5%8F%96nc%E6%96

GDAL原生支持超过100种栅格数据类型,涵盖所有主流GIS与RS数据格式,包括•  ArcInfo grids, ArcSDE raster, Imagine, Idrisi, ENVI, GRASS, GeoTIFF •  HDF4, HDF5•  USGS DOQ, USGS DEM •  ECW, MrSID •  TIFF, JPEG, JPEG2000, PNG, GIF, BMP 完整的支持列表可以参考http://www.gdal.org/formats_list.html 导入

大体分两步: 1.利用jquery裁剪图片,把裁剪到的几个点传入后端 2.利用前端传入的几个点,来裁剪图片 首先,用到一个jquery的插件 imgAreaSelect 实例及插件下载地址:http://odyniec.net/projects/imgareaselect/ 引入插件: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/imgareaselect-default.css" /&

pFeatureBuffer = pOutFeaCls.CreateFeatureBuffer();                 pFeatureCursor = pOutFeaCls.Insert(true);                 while (pfea != null)                 {                     Application.DoEvents();                     try                  

读写影像可以说是图像处理最基础的一步.关于使用GDAL读写影像,平时也在网上查了很多资料,就想结合自己的使用心得,做做简单的总结. 在这里写一个例子:裁剪lena图像的某部分内容,将其放入到新创建的.tif文.以此来说明GDAL读写影像的具体实现. 1.打开图像 用GDAL打开lena.bmp,实现如下.注意这里打开图像,指的是获取图像的头文件,以此得到图像的一些信息,没有涉及到读取像素操作. GDALAllRegister(); //GDAL所有操作都需要先注册格式 CPLSetConfigO