投影变换 在放射变换中,物体是在二维空间中变换的.如果物体在三维空间中发生了旋转,那么这种变换就成为投影变换,在投影变换中就会出现阴影或者遮挡,我们可以运用二维投影对三维投影变换进行模块化,来处理阴影或者遮挡.在OpenCV中有类似于getAffineTransform函数:getPerspectiveTransform(src,dst)函数 用来处理计算投影变换矩阵.与getAffineTransform函数不同的是传入的参数是三维空间坐标系的空间坐标,也就是4*2的二维ndarray,其中每

转载地址:http://blog.163.com/lai_xiao_hui/blog/static/123037324201151443221942/ 代码是将WGS84地理坐标转换为WGS84UTM投影坐标,如果要转换为西安80或北京54坐标,则参数是: 北京54坐标: 地理坐标枚举值为:esriSRGeoCSType.esriSRGeoCS_Beijing1954 投影坐标枚举值为:esriSRProjCSType.esriSRProjCS_Beijing1954GK_13…… 西安80坐标

ARCGIS投影坐标转换步骤: 1.在ARCGIS中加入需要转换投影坐标的数据 2.打开“工具组”中的 “数据管理工具组”(Data Management Tools) 3.打开“数据管理工具组”中的“投影变换工具组” 4.使用“投影变化工具组”下的“创建自定义地理(坐标)变换”工具 5.这个工具会默认读取“输入地理坐标系”,在下面“输出地理坐标系”中选择WGS_1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere 6.点击“确定”输出WGS1984的投影坐标系数据

.处理日期和时间 datetime/time/pytz/dateutil/calendar 注:calendar有很广泛的方法用来处理年历和月历,例如打印某月的月历 .处理字符串 re .处理字符集编码 chardet/json/pickle 注: chardet可以测试任意一段文本的字符集编码.对于编码类型未知的文本,用起来特别方便 json是用于字符串和python数据类型之间的转换.提供的方法:dumps,dump,loads,load pickle用于python特有的类型和python

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 最近使用gdal库比较多,就谈谈gdal库的一些使用心得. 第一个是GDALOpen的访问权限参数会影响图像的创建金字塔方式.比如你是这样打开图像和创建金字塔: std::string strImgPath = _T(“C:\\1.tif”); GDALDataset* mGdalDataset=(GDALDataset*)(GDALOpen(strImgPath.c_str(),GA_Update)); mGda

空间参考系统与WKT解析 1.为什么要空间参考系统? 空间参考系统,也称为坐标系统.在GIS中为地理数据定位的基准,假设给你一个坐标(442281.875,4422651.589).如果不给你空间参考系统,你可能根本不知道这个点在哪,是在欧洲还是在我们中国.这样就会给GIS应用带来困难.因此说没有空间参考的地理数据都是没有实际意义的.如果我告诉你他的空间参考系统是WGS84坐标系下的UTM50带的投影坐标系,那么你可能经过一些推算可以知道这是在北京.这里的推算就是用到了投影坐标反算,也就是由投影

参考: https://cryolite.iteye.com/blog/176382 https://blog.csdn.net/a13326021319/article/details/78250508 https://stackoverflow.com/questions/17526517/installing-gdal-python-binding-linux centos7.3安装GDAL以及Python调用的GDAL包步骤: 1.官网下载GDAL.PROJ.4.GEOS源码包,PROJ

SpatialReference mSR4326 = SpatialReference.create(4326); SpatialReference mSR3857 = SpatialReference.create(3857); 1. 屏幕坐标转换成投影坐标 @Override public boolean onSingleTap(MotionEvent point) { SpatialReference sr = map.getSpatialReference(); Point dp = m

下面的代码主要用于使用python语言调用NASA官方的MODIS处理工具HEG进行投影坐标转换与重采样批量处理 主要参考 HEG的用户手册:https://newsroom.gsfc.nasa.gov/sdptoolkit/HEG/HEG215/EED2-TP-030_Rev01_HEG_UsersGuide_2.15.pdf HEG批处理帮助:https://newsroom.gsfc.nasa.gov/sdptoolkit/HEG/HEG_Batch_job_Help.htm 主要的注意事

3.海岸线和深度测量 3.1.1 海岸线选项 m_coast('line', ...optional line arguments ); m_coast('line', ...optional line arguments ); m_map 的海岸线数据可以使用m_coast 获得 ,此处的参数选项都是指定线的属性的一些标准选项例如线条样式,线宽,颜色等. m_coast('patch', ...optional patch arguments ); 此处的参数选项都是指定填充的属性的一些标准属

opencv学习笔记(四)投影 任选了一张图片用于测试,图片如下所示: #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespace cv; int main() { IplImage * src = cvLoadImage(); //强制转化读取图像为灰度图 cvShowImage("灰度图像", src); cvThreshold(src, src, , , CV_THRE

对于印刷体图片来说,进行水平投影和垂直投影可以很快的进行分割,本文就在OpenCV中如何进行水平投影和垂直投影通过代码进行说明. 水平投影:二维图像在y轴上的投影 垂直投影:二维图像在x轴上的投影 由于投影的图像需要进行二值化,本文采用积分二值化的方式,对图片进行处理. 具体代码如下: //积分二值化 void thresholdIntegral (Mat inputMat, Mat& outputMat) { int nRows = inputMat.rows; int nCols = inp

Java基于opencv实现图像数字识别(五)-投影法分割字符 水平投影法 1.水平投影法就是先用一个数组统计出图像每行黑色像素点的个数(二值化的图像): 2.选出一个最优的阀值,根据比这个阀值大或小,用一个数组记录相应Y轴的坐标: 3.因为是水平切割我们只需要Y轴的切割点即可,宽度默认图像的宽,高度可以用相邻的切割点相减得到: 4.优化切割点,把切割点靠近的都清除掉 5.设置感应区的区域,切割图片 垂直投影法和水平投影法类似,对比思考一下 因为我做的是表格的切割,你如果想实现验证码的切割,或者

反向投影: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; #define WINDOW_NAME "效果图" Mat src, hsv, hue; Mat temp, temp_hsv, temp_hue; ;//直方图组距 void on_BinChange(int, void*); int main(int argc, ch

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52875137 https://blog.csdn.net/h532600610/article/details/51800488 python 角点检测+相机标定+去畸变+重投影误差计算: #coding:utf-8 import cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_663d9a1f01017cyz.html 1.动态投影(ArcMap) 所谓动态投影指,ArcMap中的Data 的空间参考或是说坐标系统是默认为第一加载到当前工作区的那个文件的坐标系统,后加入的数据,如果和当前工作区坐标系统不相同,则ArcMap会自动做投影变换,把后加入的数据投影变换到当前坐标系统下显示!但此时数据文件所存储的数据并没有改变,只是显示形态上的变化!因此叫动态投影!表现这一点最明显的例子就是,在Expor

       本文区分"问题引出"."概念抽象"."算法实现"三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中"投影技术"的使用,并通过"答题卡识别""OCR字符分割""压板识别""轮廓展开分析"四个的例子具体讲解算法使用.使得读者能够对"投影技术"加速认识和理解,从而在解决具体问题的时候多一个有效方法. 内容将涉及如下: 1.

引言 在图像处理中,对于直方图这个概念,肯定不会陌生.但是其原理真的可以信手拈来吗? 本文篇幅有点长,在此列个目录,大家可以跳着看: 分析图像直方图的概念,以及opencv函数calcHist()对于RGB图像的直方图的绘制 在其基础上自已定义函数实现对灰度图像直方图的简单绘制 直方图均衡化 直方图的反向投影 图像直方图分析以及opencv函数实现 (一)直方图的介绍 直方图到底可以干什么呢?我觉得最明显的作用就是有利于很直观的对图像进行分析了,直方图就像我们常用的统计图,直方图可以用来描述各种

proj.4 is a standard UNIX filter function which converts geographic longitude and latitude coordinates into cartesian coordinates (and vice versa), and it is a C API for software developers to include coordinate transformation in their own software.

今天计算rt计算误差——重投影误差 用solvepnp或sovlepnpRansac,输入3d点.2d点.相机内参.相机畸变,输出r.t之后 用projectPoints,输入3d点.相机内参.相机畸变.r.t,输出重投影2d点 计算原2d点和重投影2d点的距离作为重投影误差 cv::projectPoints(input_pt3d,cam_r,cam_t,camInstris,camDistort,result_pt2d);

假设有如下一张图,如何把其中的文本分块切割出来,比如“华普超市朝阳门店”.“2015-07-26”就是两个文本块. 做图像切割有很多种方法,本文描述一种最直观的投影检测法.先来看看什么是投影,简单来说,投影就是在一定方向上有效像素的数量.来看个直观的图像: 这是一张水平投影图与原图的对比,从投影图上能看到多个波峰,文字多的地方,投影就长,行间的空白处,投影为0. 上个示例代码: public void HorizontalProjection() { //以灰度图方式读入源文件 string f