形成按目录放好的,类似于Google Map Tile的金字塔瓦片Jpg. 1: ; 2: pro tsplit 3: ; 读入Jpeg格式文件 4: szFile = 'e:\test.jpg'; dialog_pickfile(title = 'input data') 5: read_jpeg,szFile,image,true = 3 6: ; 切割5级 7: nlevel = 5; 8: ; 9: for iLevel = 0,nLevel-1 do begin 10: split,i

1.赋值创建 通过方括号[]赋值创建数组,示例代码如下 IDL> arr=[1,2,3] IDL> help,arr ARR INT = Array[3] IDL> arr=[[1,2,3],[4,5,6]] IDL> help,arr ARR INT = Array[3, 2] 2.函数创建 利用数组创建函数可创建不同类型或维数的数组. 数组创建函数 数据类型 创建全0数组 创建索引数组 字节 bytArr() bindgen() 16位有符号整数 intarr() indgen

结果图: 附加源码: PRO testVoronoi idx = 0 ; 创建离散点 CASE idx OF ; 随机离散点 0: BEGIN N = 36 X = RANDOMN(seed, N) Y = RANDOMN(seed, N) END ; 规则离散点 1: BEGIN X = REBIN(INDGEN(6)+10, 36,1) Y = REFORM(REBIN(INDGEN(6)+10, 6,6),36,1) N = N_ELEMENTS(X) END ; 较规则离散点 2: BE

1. 功能简介 金字塔可用于改善性能,可以加快栅格数据的显示速度.随着放大操作的进行,各个更精细的分辨率等级将逐渐得到绘制;但性能将保持不变:目前PIE SDK支持栅格数据的金字塔创建,下面对栅格数据格的金字塔创建的功能进行介绍. 2. 功能实现说明 2.1.  实现思路及原理说明 第一步 获取要建立金字塔的栅格数据 第二步 利用BuildPyramid(…)进行建立金字塔 2.2. 核心接口与方法 接口/类 方法/属性 说明 IRasterDataset GetPyramidLevel() 获

Construction of Primitives in Open Cascade eryar@163.com 一.创建基本图元 Making Primitives 将用到如下的类创建基本图元,包括长方体(Box).楔形体(Wedge).旋转体(Revol)等.这些类提供Shell和Solid函数来返回实体(solid)和壳(shell). 使用方法都是调用这些类的构造函数,输入相应的参数,直接构造出基本图元.构造函数的参数不同,创建的基本几何实体的形状也会不同. 注:所有旋转体的角度值都是弧

 开发工具 VS2008+Qt4.8.0+GDAL1.9  要点 接口要独立,软件平台与算法模块独立,平台中各接口设计灵活,修改时容易. 设计软件时一步步来,每个功能逐一实现,某个功能当比较独立时可以做一个测试程序,测试无误后将功能添加到工程中.此外,在软件设计过程中,自身会想到一些功能,为了测试功能方案的可行性,可以单独做一个测试示例,测试方案是否可行,这样主动地学习可以学到很多新的知识.同时也可以增强自己解决问题的能力.  软件的主线:  1.打开图像后,将影像及其含有的波段数(微波图像是极

新安装完JDk 大家是否发现安装目录的bin文件夹有很多exe文件 下面就为大家讲解不同exe文件的用途 javac:Java编译器,将Java源代码换成字节代 java:Java解释器,直接从类文件执行Java应用程序代码 appletviewer(小程序浏览器):一种执行HTML文件上的Java小程序类的Java浏览器 javadoc:根据Java源代码及其说明语句生成的HTML文档 jdb:Java调试器,可以逐行地执行程序.设置断点和检查变量 javah:产生可以调用Java过程的C过程

前段时间在做三维測量方面的研究.须要得到物体表面三维数据.sift算法是立体匹配中的经典算法.以下是对RobHess的SIFT源码的凝视.部分内容參考网上,在这里向各位大神表示感谢. http://blog.csdn.net/lsh_2013/article/details/46826141 头文件及函数声明 #include "sift.h" #include "imgfeatures.h" #include "utils.h" #includ

主要转自http://blog.csdn.net/liminlu0314?viewmode=contents 部分GDAL工具功能简介 gdalinfo.exe 显示GDAL支持的各种栅格文件的信息. gdal_translate.exe 在不同的格式间进行转换.同时,潜在的执行了一些切割.重采样和使像素比例变化的任务. gdalwarp.exe 投影转换和投影绑定.同时也可以进行图像镶嵌.这个程序可以重新投影所支持的投影,而且如果图像("raw" with)控制信息也可以把GCPs

一.拉普拉斯融合基本步骤 1. 两幅图像L,R,以及二值掩模mask,给定金字塔层数level. 2. 分别根据L,R构建其对应的拉普拉斯残差金字塔(层数为level),并保留高斯金字塔下采样最顶端的图像(尺寸最小的图像,第level+1层): 拉普拉斯残差金字塔构建方法如下,以L图为例: (1) 对L进行高斯下采样得到downL,OpenCV中pyrDown()函数可以实现此功能.然后再对downL进行高斯上采样得到upL,OpenCV中pyrUp()函数可以实现此功能. (2) 计算原图L与

pl-svo是在svo的基础上结合点和线特征的半直接法视觉里程计 程序启动通过app文件夹下的run_pipeline.cpp主程序启动,其它的函数文件统一放在src文件夹下,我们先从run_pipeline.cpp进行分析,了解整个算法流程. 首先定义了 svo_options的数据结构,里面包含的是程序的运行参数 struct svo_options { int seq_offset; int seq_step; int seq_length; bool has_points; bool h

理解mulitband.所谓的mulitband,其实就是一种多尺度的样条融合,其实现的主要方法就是laplace金字塔. 高斯金字塔是向下采样,而laplace金字塔式向上采样(也就是恢复),采用的都是差值的方法.如何能够在金字塔各个层次上面进行图像的融合,结果证明是相当不错的.网络上面流传的一个类解释了这个问题,并且能够拿来用: #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #includ

       multibandblend是目前图像融和方面比较好的方法.原始论文为<a multivesolution spline with application to image mosaics >,可以用百度学术找到.原始论文中采用的方法是直接对带拼接的两个图片进行拉普拉斯金字塔分解,而后一半对一半进行融合.国人也有许多改进,比如"首先采用拉普拉斯分辨率金字塔结构,将输入的图像分解成一系列不同频率上的图像,而后在每个频段上面进行加权平均,把这些不同频率上的图像最后合并一个图

新安装完JDk 大家是否发现安装目录的bin文件夹有很多exe文件 下面就为大家讲解不同exe文件的用途 javac:Java编译器,将Java源代码换成字节代 java:Java解释器,直接从类文件执行Java应用程序代码 appletviewer:(小程序浏览器):一种执行HTML文件上的Java小程序类的Java浏览器 javadoc:根据Java源代码及其说明语句生成的HTML文档 jdb:Java调试器,可以逐行地执行程序.设置断点和检查变量 javah:产生可以调用Java过程的C过

栅格金字塔   如果上面的部分都已经看过了,那么如何在ArcMap中更好的渲染一个栅格数据你已经知道了.可仅展示好一个栅格数据是不够的,我们还需要知道如何快速的展示一个栅格数据. 讲金字塔之前,先解释一下重采样的概念. 现如今我们有的影像数据大都是几十M到几十G不止.这样大小的栅格数据在ArcMap中是不能直接显示的.还记得我们前面举的那个例子么,一个606.903 MB的3波段8bit的栅格数据,共有15781列13442行.这个行列数已经是目前我们所使用的屏幕分辨率的10倍以上,也就是说在一

jdk目录详解 jdk目录详解 JDK(Java Development Kit,Java开发包,Java开发工具)是一个写Java的applet和应用程序的程序开发环境.它由一个处于操作系统层之上的运行环境还有开发者 编译,调试和运行用Java语言写的applet和应用程序所需的工具组成.        JDK(Java Development Kit)是Sun Microsystems针对Java开发员的产品.自从Java推出以来,JDK已经成为使用最广泛的Java SDK(Software

已经不负责图像拼接相关工作,有技术问题请自己解决,谢谢. 一.stitching_detail程序运行流程 1.命令行调用程序,输入源图像以及程序的参数 2.特征点检测,判断是使用surf还是orb,默认是surf. 3.对图像的特征点进行匹配,使用最近邻和次近邻方法,将两个最优的匹配的置信度保存下来. 4.对图像进行排序以及将置信度高的图像保存到同一个集合中,删除置信度比较低的图像间的匹配,得到能正确匹配的图像序列.这样将置信度高于门限的所有匹配合并到一个集合中. 5.对所有图像进行相机参数粗

特征提取函数: int _sift_features( IplImage* img, struct feature** feat, int intvls, double sigma, double contr_thr, int curv_thr, int img_dbl, int descr_width, int descr_hist_bins ) { IplImage* init_img; IplImage*** gauss_pyr, *** dog_pyr; CvMemStorage* st

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码:SIFT+KD树+BBF算法+RANSAC算法 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> 研究代码之前的几个问题issue: 1.问题描述:RobHess和David.Lowe关于SIFT的关系是什么,David.Lowe初创了SIFT算法,但是网络上为什么流传的更多的是RobHess的SIFT源码

读图write_imageread_image *图片路径 FilePath:='d:/pic/demo.jpg' *判断文件是否存在 file_exists ('/bin/cc', FileExists) if(FileExists) *读取图片 read_image(Image,FilePath) *写入图片,第三个参数是填充值 write_image(Image,,'F:/demo.jpg') endif 单张图片的读写 list_file('路径',['files','directori

OpenCV实现了用于创建图像金字塔的两个函数pyrDown()和pryUp(). 图像金字塔是一种经典的图像多尺寸描述方法,它将降采样和平滑滤波结合在一起,对图像进行多尺度表示.图像金字塔由不同尺寸的图像叠加而成,通常每一层的尺寸都是上一层的一半.通常用于高效的图像分析,这种处理技术的意义在于:我们在对图像进行处理时,大多是要着眼于图像中有意义的部分,而同一幅图像中可能含有不同尺度下“有意义”的信息,为了充分利用这些图像信息,就需要对图像进行多尺度描述了. 函数1:pyrDown() 函数原型