当前公司需要一个用时较少的热力图呈现方案,在避免较底层的GDI开发和比较了多家GIS产品的实际效果之后,团队决定用sharpMap的API来实现,由于之前框架采用的是另外一个开源项目GMap.net,两个项目的交互必然存在一个过渡,而这个过渡就是Image类. 为了方便大家理解,以及之后我回头再看不至于看不懂,加入了较多的注释. 先放一张最终效果图和数据点的对比: 实现过程: 1.首先添加几个NuGet程序包,SharpMap和SharpMap.Layers.HeatLayer,另外,个人建议把

使用ggplot2在地图上绘制热力图 ######*****绘制热力图代码*****####### interval <- seq(0, 150000, 25000)[-2] #设置价格区间 newpri <- cut(data1$price, interval, labels = F) #设置价格为因子类型 newpri <- factor(newpri, levels = 1:5, labels = c("25000", "50000", &q

OpenCV绘制检测结果 opencv  rtcp  timestamp  一.介绍 由于在验证阶段,使用FPGA时我们的算法检测速度很慢,没法直接在主流上进行绘图,否则的话,主流就要等待算法很久才能出图.所以,我们的解决方案是把框推到客户端上,在客户端上进行绘图. 这时,客户端不仅收到图像帧,音频帧,还会收到一个框信息,需要把三者进行同步显示,不能图像.音频.框不匹配.而图像.音频都是通过ffmpeg写入的,不会有问题,而检测算法这边是独立于前面的出图进程,没有通过ffmpeg打包,所以需要使

摘要:本文详细介绍了OpenCV绘制几何图形的方法,利用cv2.line().v2.circle().cv2.rectangle().cv2.ellipse().cv2.polylines().cv2.putText()函数实现. 本文分享自华为云社区<[Python从零到壹] 三十五.图像处理基础篇之OpenCV绘制各类几何图形>,作者:eastmount. 一.绘制直线 在OpenCV中,绘制直线需要获取直线的起点和终点坐标,调用cv2.line()函数实现该功能.该函数原型如下所示: i

    ArcGIS Js Api 3.x 热力图在数据量达到三万左右的时候,绘制速度不尽人意,数据量再大些,缩放时候就会很卡,非常影响客户体验.     参考了一下网上webgl热力图,能达到更流畅的绘制的要求.(参考webgl-heatmap和heatmap-layer-js)webgl热力图使用很简单,只需要把屏幕坐标和权重设置到好就行,如下示例 heatmap.addPoints([{x:x, y:y, size:size, intensity:intensity}]);     依靠这

一开始是看<OpenCV计算机视觉编程攻略(第2版)>这本书学做直方图,但是书本里说直方图的部分只详细说了黑白图像(单通道)的直方图绘制方法,RGB图像的直方图只说了如何计算,没有说计算完之后如何绘制,自己想了很久也没想到正确的绘制方法. 去查OpenCV的官方文档,里面的例子只说了如何绘制H和S两通道的直方图,很多函数的用法也没搞清楚. 后来在网上看别人的程序,找到有绘制HSV三通道直方图的程序,花了一点时间一行一行地看,并且结合自己已经学过的知识把程序改成绘制RGB三通道的直方图的程序.

http://blog.csdn.net/giser_whu/article/details/51485871 时下用的最多的开源二维webgis引擎应该是openlayers与leaflet了,leaflet因其轻量.灵活性得到了越来越多的应用.并且leaflet的插件也非常多,综合使用的话,可以很容易的实现数据的可视化分析与应用 1.leaflet-heat插件 leaflet-heatmap插件:https://github.com/Leaflet/Leaflet.heat leaflet

Opencv中求点集的最小外结矩使用方法minAreaRect,求点集的最小外接圆使用方法minEnclosingCircle. minAreaRect方法原型: RotatedRect minAreaRect( InputArray points ); 输入参数points是所要求最小外结矩的点集数组或向量: minEnclosingCircle方法原型: void minEnclosingCircle( InputArray points, CV_OUT Point2f& center, C

朱利亚集合是一个在复平面上形成分形的点的集合.以法国数学家加斯顿·朱利亚(Gaston Julia)的名字命名. 朱利亚集合可以由下式进行反复迭代得到: 对于固定的复数c,取某一z值(如z = z0),可以得到序列 这一序列可能反散于无穷大或始终处于某一范围之内并收敛于某一值.我们将使其不扩散的z值的集合称为朱利亚集合. 以下使用OpenCV编码绘制Julia集图形: #include <Windows.h> #include<highgui/highgui.hpp> using

#include <cv.h> #include <highgui.h> #include <iostream> using namespace std; int main( int argc, char** argv ) { IplImage * src= cvLoadImage("D:/2.jpg"); IplImage* hsv = cvCreateImage( cvGetSize(src), , ); IplImage* h_plane =

Julia集中的元素都是经过简单的迭代计算得到的,很适合用CUDA进行加速.对一个600*600的图像,需要进行360000次迭代计算,所以在CUDA中创建了600*600个线程块(block),每个线程块包含1个线程,并行执行360000次运行,图像的创建和显示通过OpenCV实现: #include "cuda_runtime.h" #include <highgui.hpp> using namespace cv; #define DIM 600 //图像长宽 str

画线 cv::line(LINE_4\LINE_8\LINE_AA) 画椭圆 cv::ellipse 画矩形 cv::rectangle 画圆 cv::circle 画填充 cv::fillPoly putText(bgImage, , ), CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, , , ), , ); void MyLines() { Point p1 = Point(, ); Point p2; p2.x = ; p2.y = ; Scalar color = Scalar(,

首先导入我们所需要的库: import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt 自定义显示图像的函数: def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() 创建一张黑色的画布并展示出来: image=np.zeros((,,),dtype='uint8')show(image)#果然显示出来的是黑色的图片 #画线(直线) green=(,,) cv2.li

OpenCV绘制图像直方图,版本2.4.11 直方图可展示图像中的像素分布,是用以表示数字图像中亮度分布的直方图,标绘了图像中每个亮度值的像素数.可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布.这种直方图中,横坐标的左侧为纯黑.较暗的区域,而右侧为较亮.纯白的区域.因此,一张较暗图片的图像直方图中的数据多集中于左侧和中间部分:而整体明亮.只有少量阴影的图像则相反. 一个例子 ---------------------- /* 绘制灰度直方图 */ #include <cv.h> #include

代码之一: #include <cv.h> #include <highgui.h> #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui.lib" ) int main() { IplImage* src=cvLoadImage(); int width=src->wi

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/jin_tmac/article/details/82184457以在sklearn的svm为例 plt.figure(figsize=(8, 6))plt.subplots_adjust(left=.2, right=0.95, bottom=0.15, top=0.95)#设置标注前后左右的距离plt.imshow(scores, in

可以使用opencv绘制 直线.圆.方形.椭圆等基本图形. 示例代码: #include <opencv.hpp> using namespace cv; int main() { // ----------------- 画椭圆 -----------------// Mat img(Size(, ), CV_8UC3, Scalar::all()); // 新建一个白色画布 //double angle = 0; // 旋转角度为0° //int thickness = 2; // 线宽为

我们在做诸如人群密集度等可视化的时候,可能会考虑使用热力图,在Python中能很方便地绘制热力图. 下面以识别图片中的行人,并绘制热力图为例进行讲解. 步骤1:首先识别图像中的人,得到bounding box的中心坐标.识别方法多样化,坐标也可以自己定义. 步骤2:将所有中心坐标放入一个list类型的变量data中,即data = [[x1,y1] [x2,y2] …] 步骤3:绘制热力图,并将热力图加权叠加到原图上. 需要import的包: import cv2 import numpy as

简介:轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法,所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果. 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np def contours_demo(image): dst = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) #高斯模糊去噪 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_RGB2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 25

部分 IIOpenCV 中的 Gui 特性 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 4 图片 目标 • 在这里你将学会怎样读入一幅图像,怎样显示一幅图像,以及如何保存一幅图像 • 你将要学习如下函数:cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite() • 如果你愿意的话,我会叫你如何使用 Matplotlib 显示一幅图片 4.1 读入图像 使用函数 cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告

一 .热力图定义 热力图(heat map)也称热图,是以特殊颜色高亮区域的形式表示密度.温度.气压.频率等分布的不易理解和表达的数据. 二.HeatmapRenderer esri/renderers/HeatmapRenderer类用来快速绘制热力图,将要素图层点数据渲染为强调更高密度或加权值区域的栅格可视化效果.构造函数为: new HeatmapRenderer(options)options包括: 圆半径blurRadius: 一组渲染器渐变颜色字符串colors,该属性是必需的: 加