本文整体思路:在Python中使用Geopandas库,依次读取shp文件的每一个面状要素,获取其空间边界信息并裁剪对应的栅格影像,计算所裁剪影像Value值的众数,将其设置为对应面状要素的NewTYPE值,所有要素属性值都改好之后保存为新的shp文件. 使用Python处理空间数据确实用的不多,所以一个星期以来一直深受这个程序的折磨,官方文档.博客.谷歌.百度.论文,能用的方法都给用了,但是进度还是很慢,特别是当看到这篇博客的时候...好气啊.. 不过幸亏头比较铁,虽败不馁,慢慢一步一步调试找

1.1  按属性裁剪 操作视频: https://weibo.com/tv/v/HwaZRoosq?fid=1034:4376687438183117 按属性裁剪:可以图形表,也可以是非图形表,字段值相同导出一个数据,输出数据可以是数据库,也可以是文件夹,生成SHP或DBF. 输入表(要素):可以是表,或者要素 裁剪字段:字段值相同导出一个图层,如果是数字导出到数据库,由于数据库不能数字开头,前面自动加YL 输出空间:选文件夹导出SHP(DBF),选数据库导出到数据库 1.2  矢量数据批量裁剪

使用ogr裁剪矢量数据 由来: ​ 近期有个需求,内容是这样的:我们有两个矢量数据,现在要求以一个矢量文件为底板,按字段对另一个矢量文件进行分割,生成若干小的shpfile文件 分析: ​ 经过分析之后,将步骤拆解如下: 首先确保两个shpfile投影坐标系统一 ​ 如果出现不统一的情况,那么用Arcgis的工具Project进行投影转换.(Data Management Tools--Projections and Transformations--Project),链接如下https://w

自己写了用来压缩 DC 照片的,批量处理整目录文件,非常方便.需要安装 PIL #!/usr/bin/env python import Image import os import os.path import sys path = sys.argv[1] small_path = (path[:-1] if path[-1]=='/' else path) +'_small' if not os.path.exists(small_path): os.mkdir(small_path) fo

需求:现有数据文件V1.mat,里面包含多个数据集,现需将里面的images数据集提取出来,然后进行压缩裁剪成指定大小 V1.mat数据集目录: 1.从mat文件中提取数据(使用Python) V1.mat文件太大,在此不提供 import numpy as np import h5py mat = h5py.File('./V1.mat') print(mat['images'].shape)#查看mat文件中images的格式 #(2284, 3, 640, 480) images = np

"""用Pythonp批量裁剪图片""" from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os # 定义待批量裁剪图像的路径地址 IMAGE_INPUT_PATH = 'D:/2_Class' # 定义裁剪后的图像存放地址 IMAGE_OUTPUT_PATH = 'D:/2_Class[0]' # 定义裁剪图片左.上.右.下的像素坐标 BOX_LEFT, BOX_UP, B

一.环境搭建 所需库:geopandas (以及前置库)  doc:http://geopandas.org/ shapely(以及前置库)  doc: 二.数据预处理 1.将shp文件进行切片 2.读取已经切片好的shp文件,获取其Kind和TID字段组成road_id 3.可求出每辆车的瞬时速度 三.数据处理 可获得:速度,流量,占有率,排队长度等信息. 1.pyproj库 http://pyproj4.github.io/pyproj/stable/ pyproj.Proj() 用于将经纬

原文:https://blog.csdn.net/hfutdog/article/details/82351549 在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV.两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧. 首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 然后,我们利用OpenCV对其进行裁剪,代码如下所示: import cv2 img = cv2.imread("./data/cut/thor.jpg&q

https://www.osgeo.cn/pygis/ 这里列出了与 GIS 相关的 Python 开源类库与工具. 基础类库(抽象库) • GDAL/OGR 是大部分开源GIS的基础,也包括如ArcGIS.FME这样的商业软件 打开 : • Proj.4 地图投影类库 打开: • geojson类库,用于 GeoJson 格式的数据处理 • Rasterio用于栅格影像处理 • Geos是由C开发的空间关系与分析类库 Python类库 • Shapley 是基于 Geos 的封装 Python

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

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这边博客并不是有关geopandas的教程和pyshp的教程! 使用python来处理地理数据有很多相关的包,最近研究需要处理一些地理数据,然而arcgis的arcpy总是不能令人满意.所以这里说说python中其它的有关地理数据处理的包. 1.地理数据的读写 地理数据一般比较通用的格式是shp文件,对其进行读写有两个包,一个是Fiona一个是pyshp. Fiona是基于C++的库包装的,因此直接使用pip安装在使用的时候会有问题,可以使用conda首先安装GDAL,然后再安装Fiona就可以

本教程的讲义和源码都是取自Utah State University的openGIS课程 相关资料,包括讲义.源码.数据样例,请从此处下载http://www.gis.usu.edu/~chrisg/python/ 本人只是做点翻译,写写学习体会而已,版权属于原作者. 欢迎转载,不过别忘了上面这段话. ================================================== 为什么用open source? 优点 免费,适合个人和小公司 强大的开发工具,找bug更容易

Python目前可以生成的图的格式是:eps, jpeg, jpg, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg, svgz, tif, tiff 在写论文时候我一般生成png,结果发现打印成PDF文件的时候非常模糊,其他的格式也基本试了下(我真闲),发现效果有差不多,最后网上找教程发现svg转成矢量图emf打印成PDF效果会比较好. 转换过程中由于自己电脑没有装ps,所以格式转换很麻烦,最后找到INKSCAPE(点击即可下载)这个软件可以很好的转换成矢量图. 看看对比效

Python数据可视化分为 标量可视化,矢量可视化,轮廓线可视化 标量又称无向量,只有大小没有方向,运算遵循代数运算法则比如质量,密度,温度,体积,时间 矢量又称向量,它是由大小,方向共同确定的量,运算时遵循几何运算法则,如速度,加速度,力,磁场强度,电场强度等 #实例1标量数据可视化'''使用等值面对标量场进行可视化(体绘制[三维空间数据场]常用手段)等值面:标量场中标量值相等的曲面,类似地图中的等高线 tvtk.ContourFilter等值面过滤器,用来获得等值面, 它是由vtkObjec

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

#geopandas python地理数据处理 瓦片地图:瓦片地图金字塔模型是一种多分辨率层次模型,从瓦片金字塔的底层到顶层,分辨率越来越低,但表示的地理范围不变.首先确定地图服务平台所要提供的缩放级别的数量N,把缩放级别最低.地图比例尺最大的地图图片作为金字塔的底层,即第0层,并对其进行分块,从地图图片的左上角开始,从左至右.从上到下进行切割,分割成相同大小(比如256x256像素)的正方形地图瓦片,形成第0层瓦片矩阵;在第0层地图图片的基础上,按每2x2像素合成为一个像素的方法生成第1层地图

Python编程实现对视频文件进行剪切的功能.截取指定长度的视频并保存,运行后首先选择要裁剪的视频,然后输入开始时间点和停止时间点即可.将剪切后的视频保存为output.avi文件 所属网站分类: 资源下载 > python脚本 作者:vike 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/447/ 来源:python黑洞网

今天,是我来到博客园的第五天,发现自己还没有头像,想着上传ubuntu系统中我很喜欢的一个背景图片来当头像,但是因为图片过大,上传失败了.那么,我们如何使用python中强大的PIL库来进行图片裁剪呢? from PIL import Image img = Image.open('avatar.jpg') img.thumbnail((480,480)) img.save('thumb.jpg') 首先,找到自己的图片位置,接着如下: 一.从PIL库中导入Image 二.调用Image.ope

前言 前一段时间,同事拿来的数据范围太大,用不了那么多(只需要一个乡镇的,结果拿来区县的),太多了加载也是问题.所以就让我给处理下. 由于文件较多,手动裁剪的话,我一个一个用ArcGIS工具箱中的工具进行裁剪,总体下来用了3个小时左右.后面由于需要再次缩小范围,这次再一个一个手动的话那就太坑了.我想到可以用Python写脚本来批量处理. 正文 在安装ArcGIS软件的时候是默认安装了Python的环境的,并且安装了arcpy库.但是,这个Python是2.7的,我以前学习的是用Python3.X