但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。 ...，通过gma.rasp.AddColorTable 更新色彩映射表，形成三个与原始文件不同的副本栅格（仅配色不同）。...import gma # 1.根据定义更新——第一个副本 ## 待更新的色彩映射表 ColorTable = {10:(0,112,255,255), 20:(255,211,127,255..."地表覆盖_河南_ESA_2020 - 副本.tif") # 3.根据模板栅格和定义更新——第三个副本 ## 将 副本 以及定义的色彩映射表更新到 副本 (...', '根据模板栅格更新', '根据模板栅格和定义更新'] #### 为颜色值定义含义 ColorName = ['林地', '灌木', '草地', '耕地', '建筑', '裸地/稀疏植被区', '雪和冰
在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。...在图像领域里，我们选取的坐标一般是统计样本（图像、视频帧）和样本的某种属性（亮度，像素值，梯度，方向，色彩等等任何特征）。...更直白一些就是说：图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素。 直方图在CV里边应用的很广泛。...比如我们可以通过标记帧和帧之间显著的边缘和颜色的统计变化，来检测视频中场景的变换。可以通过在每个兴趣点设置一个有相近特征的直方图所构成的标签，用以确定图像中的兴趣点。...也就是把直方图的每个灰度级进行归一化处理，求每种灰度的累积分布，得到一个映射的灰度映射表，然后根据相应的灰度值来修正原图中的每个像素。 代码如下： ? 实现结果如下： ?
在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。...在图像领域里，我们选取的坐标一般是统计样本（图像、视频帧）和样本的某种属性（亮度，像素值，梯度，方向，色彩等等任何特征）。...更直白一些就是说：图像的直方图是用来表现图像中亮度分布的直方图,给出的是图像中某个亮度或者某个范围亮度下共有几个像素。 直方图在CV里边应用的很广泛。...比如我们可以通过标记帧和帧之间显著的边缘和颜色的统计变化，来检测视频中场景的变换。可以通过在每个兴趣点设置一个有相近特征的直方图所构成的标签，用以确定图像中的兴趣点。...，然后根据相应的灰度值来修正原图中的每个像素。
一般不直接在RGB色彩空间中统计，而是在将亮度分离出来后，对代表色彩部分的信息进行统计，如在HSI空间的HS子空间、YUV空间的UV子空间，以及其它反映人类视觉特点的彩色空间表示中进行。...绘制直方图 1.基础概念 在直方图中，横坐标表示图像中各个像素点的灰度级，纵坐标表示具有该灰度级的像素个数。...x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [3, 1, 2, 1, 2] 绘制的折线图如下所示： 绘制的直方图如下所示： 如果灰度级为0-255（最小值0黑色，最大值255白色），同样可以绘制对应的直方图...的数量，参数子集的数目，如下图当bins=3表示三个灰度级 ranges表示像素值范围，例如[0, 255] accumulate表示累计叠加标识，默认为false，如果被设置为true，则直方图在开始分配时不会被清零...Python中的图像处理[M].
图1 类似图1的风格，在地图制作中也存在着一种「山脊地图」，基于记录地表海拔信息的「高程数据」，我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线，来对某块区域的地形进行更具艺术性的表达。...实际上是范围内各条水平线海拔变化情况的二维numpy数组： 图5 2.2 数据加工 在第一步获取到的数据的基础上，我们可以利用RidgeMap的preprocess方法来进行加工，从而实现一些诸如改变高度映射比例...%**分位数的数据会被视作水体，从而在图像中不显示 「vertical_ratio」：用于设置原始高度值在绘图中被扩大的倍数，越大越夸张 ❞ values = rm.preprocess(values=...，默认为'bottom' 「label_size」：控制文字标签字体大小，默认为40 「line_color」：设置线条的色彩，默认为'black'，当传入matplotlib中的colormap对象时即开启了色彩映射模式...，就像下面这个简单的例子一样： 图9 在get到ridge_map的有趣用法之后，我们就可以对合法范围内任意一个地方进行绘制，譬如下面我们绘制的重庆市中心城区的部分范围： font_prop = fm.FontProperties
cmap中： ax.contourf(cmap='Reds ') 使用颜色映射表时不必要记住全部的代表字符串，我们可以在使用的时候去官网查找后使用。...按照官网的说明，colormap简要有以下六类： 1. 连续类（Sequential）：色彩的亮度和饱和度递增变化，用单一色调展示有序的信息。...循环类（Cyclic）：两种不同颜色的亮度逐渐变化，在色彩映射的中间位置以及开始（或结束）端以非饱和色结束。一般应用于在端点处循环的值。 4....定性类（Qualitative）：将各个颜色无序拼接的颜色映射表。用于展示无序的信息。 5. 混杂类（Miscellaneous）：多种对比明显的各种颜色拼接在一起，一般用于展示信息中的细节变化。...从这个特性来看，我们在绘制类似铆定0值时的colormap时有特别的用处，如： 在使用上图3颜色条时，我们需要使红蓝阴阳色关于0值对称，但是可以发现，蓝色的赋值其实都在0～-0.5的范围，深蓝色的部分实际上是没有被使用过的
设置色彩模式 shading 是用来处理色彩效果的，分以下三种： shading faceted是默认的模式 shading flat 在faceted的基础上去掉 图上的网格线 shading interp...在flat的基础上进行色彩的插值处理，使色彩平滑过渡 3.contour函数: 绘制等高线图 contour(x,y,z,n) 在x-y平面绘制等高线图，n是一个标量，那么Matlab会将等高线的层数设置为...x y z=x^2+y^2; fsurf(z) % 默认x的变化范围和y的变化范围都是[-5 5] 效果和上面的相比就是多了颜色。...fcountour()绘制登高线图 syms x y z=x^2+y^2; fcontour(z) % 默认x的变化范围和y的变化范围都是[-5 5] 5.隐函数绘图 fimplicit(f,interval...) 指定绘图区间[]依次是x，y，z的上下范围 % fimplicit3(f) 在默认区间 [-5 5]上绘制 f(x,y,z) = 0 定义的三维隐函数。
的基础上进行色彩的插值处理，使色彩平滑过渡如图2-2 [x,y] = meshgrid(-5:0.5:5); % 快速生成网格所需的数据 tem = sqrt(x.^2+y.^2)+1e-12; z...(x,y,z,n) 在x-y平面绘制等高线图，n是一个标量，那么Matlab会将等高线的层数设置为n，且会自动选择层所在的高度，如果不加n，会自动设置层数。...默认x的变化范围和y的变化范围都是[-5 5] fsurf 三维曲面图 syms x y z=x^2+y^2; fsurf(z) % 默认x的变化范围和y的变化范围都是[-5 5] fcountour...()绘制登高线图 syms x y z=x^2+y^2; fcontour(z) % 默认x的变化范围和y的变化范围都是[-5 5] 五、 隐函数绘图 ---- fimplicit(f,interval...)指定绘图区间[]依次是x，y，z的上下范围 % fimplicit3(f) 在默认区间 [-5 5]上绘制 f(x,y,z) = 0 定义的三维隐函数。
（一个黑暗、明亮和超亮结合的区域） 1 高动态范围 到目前为止，渲染摄像机时，我们已经在低动态色彩范围（简称LDR）中进行了设置，这是默认设置。这意味着每个颜色通道均使用固定为0–1的值表示。...尽管我们的着色器可能会产生超出此范围的结果，但GPU会在存储它们时限制颜色，就好像我们在每个片段函数的末尾使用了饱和一样。 （1,1,1）真的是白色吗？...但是许多常规光源也会产生强度超过观察者极限的光，尤其是近距离观察时。为了正确地使用这种强度，我们需要渲染高动态范围的HDR缓冲区，该缓冲区支持大于1的值。...BloomScatter pass的函数和BloomAdd的函数是一样的，只是它根据强度在高分辨率和低分辨率的光源之间进行插值，而不是添加它们。...我们需要调整Bloom的结果，因此获得新的全分辨率临时渲染纹理并将其用作DoBloom中的最终目标。还使它返回是否绘制任何内容，而不是在跳过效果时直接绘制到摄影机目标。 ?
前言 在上一期的文章中，我们学习了图像的直方图绘制，了解到直方图其实就是对图像像素值数量-大小分布的一个统计图，它能够描述图像中像素值的分布情况。...今天，我们将继续学习图像的新知识--直方图均衡化。 一、直方图均衡化介绍 还记得之前我们讲到的直方图均衡化吗？...，且像素值范围多集中在100-200区域，不能很好地表示图像细节，也就是为啥它代表的图像看起来不丰富，细节不清晰了。）...3）均衡化后的直方图 （可以看到，均衡化后的图像较之前像素值分布较为均匀，像素值的范围几乎都分布了像素） 结语 今天的分享结束了，我们主要对直方图的均衡化进行了知识讲解和代码实践，均衡化主要是调用了...，那样看起来会更加丰富且具有色彩空间感，代码与今天的也差不多，期待大家熟练今天的内容，用到以后的实际项目中。
、右上角经纬度 # 来获取原始高程数据并绘制成山脊地图 # 如果你有“特殊的上网技巧”，这一步等待时间会很短 ( RidgeMap(bbox=(-156.250305,18.890695,-154.714966,20.275080...实际上是范围内各条水平线海拔变化情况的二维numpy数组： ?...：用于设置原始高度值在绘图中被扩大的倍数，越大越夸张 values = rm.preprocess(values=values, water_ntile...，默认为'bottom' label_size：控制文字标签字体大小，默认为40 line_color：设置线条的色彩，默认为'black'，当传入matplotlib中的colormap对象时即开启了色彩映射模式...图9 在get到ridge_map的有趣用法之后，我们就可以对合法范围内任意一个地方进行绘制，譬如下面我们绘制的重庆市中心城区的部分范围： font_prop = fm.FontProperties
对普通人来说，理解大量的数据，统计图形很必要。因此人们常说，“一幅图胜过千言万语”。 在《如何用Python从海量文本抽取主题？》一文里，我给你展示过如何绘制主题挖掘图形。 ?...而《如何用Python和R对故事情节做情绪分析？》一文中，我给你介绍了如何绘制故事情绪时间序列。 ? 如你所见，这些图很有用。 但是它们只是静态的。 那么，如果图是动态的呢？...根据教程，一步步手动输入语句。这样更有助于你的理解，收获会更大。 点击左上角的 File -> New File ，选择菜单里面的第一项 R Script 。 ?...一文中，我们已经介绍过 ggplot2 的 Python 克隆（plotnine），所以这里就不赘述背景了。 你只要记住，它绘制图形的时候，采用的是"分层"机制就好。 ?...这句话告诉 ggplot ，请绘制柱状图，柱的高度按照 y 值设置，对应 x 上每一个取值（航空公司名称），分别绘制一根柱。
1.3 使用绘制背景或者Drawable代替图片 有些时候我们根本不需要图片，而是自己绘制背景，可以在自定义View的onDraw中绘制背景，当然最方便的还是使用系统的Drawable，绘制部分交给系统去完成...); 这样做要注意的是，图片质量会变差，inSampleSize设置的值越大，图片质量就越差。...2.5.2 RGB在计算机中颜色值的数字化编码 在不考虑透明度的情况下，一个像素点的颜色值在计算机中的表示方法有以下3种： 浮点数编码：比如float: (1.0, 0.5, 0.75)，每个颜色分量各占...1个float字段，其中1.0表示该分量的值为全红或全绿或全蓝； 24位的整数编码：比如24-bit:(255, 128, 196)，每个颜色分量各占8位，取值范围0-255，其中255表示该分量的值为全红或全绿或全蓝...； 16位的整数编码：比如16-bit:(31, 45, 31)，第1和第3个颜色分量各占5位，取值范围0-31，第2个颜色分量占6位，取值范围0-63； 在Java中，float类型的变量占32位
视频轨道用于显示轨道在时间轴上的长度、以及轨道信息，同时视频轨道会显示对应时间的帧图像，而音频轨道则会显示波形图。...image.png 根据View的宽度、##:##宽度以及Space与MinSpace、MaxSpace的关系初始化刻度值，并把每个刻度值的String保存到一个数组。...此时我们只需要在onDraw中根据Space把刻度数组里的文字、以及刻度之间的小圆点绘制出来即可。...方法中对AlTimelineView和AlTrackItemView进行布局，这里会根据轨道的时长占总时长的比例来设置AlTrackItemView自身的宽度。...由于游标需要显示在所有元素的上方，如果在onDraw中绘制会被其它元素遮挡，所以需要在dispatchDraw中绘制。至此，高仿剪映多轨编辑View实现完成。
——《马男波杰克》 [nmjk5dfnd.jpeg] 文章目录 一、matplotlib绘制热力图 二、seaborn绘制热力图 热力图：通过颜色深浅变化，优雅地展示数据的差异。...，默认是根据data数据表里的取值确定 center：数据表取值有差异时，设置热力图的色彩中心对齐值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅 robust：默认取值False；如果是True...，且没设定vmin和vmax的值，热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定，而不是用极值设定 annot(annotate的缩写)：默认取值False；如果为True，在热力图每个方格写入对应的数据...arguments are passed to ax.pcolormesh cbar：是否在热力图侧边绘制颜色刻度条，默认值是True cbar_kws：热力图侧边绘制颜色刻度条时，相关字体设置，默认值是...None cbar_ax：热力图侧边绘制颜色刻度条时，刻度条位置设置，默认值是None cmap:从数字到色彩空间的映射 cmap：从数字到色彩空间的映射，改变cmap参数可以改变图的颜色，cmap有以下选择
通常取值范围为0%~100%，值越大，颜色越饱和。 Value（Brightness）：明度，表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的光亮度有关；对于物体色，此值和物体的透射比或放射比有关。...通常取值范围为0%（黑）到100%（白）。 为什么使用HSV？ 方便OpenCV做图像处理，比如根据HUE的值就可以判断背景颜色。...），颜色的明亮程度； 在原理和表现上，HSL 和 HSB 中的 H 完全一致，但是二者的 S 、L 和 B 不一样： HSB 中的 S 控制纯色中混入白色的量，值越大，白色越少，颜色越纯； HSB 中的...B 控制纯色中混入黑色的量，值越大，黑色越少，明度越高； HSL 中的 S 和黑白没有关系，饱和度不控制颜色中混入黑白的多与少； HSL 中的 L 控制纯色中的混入的黑白两种颜色； YUV YUV，是一种颜色编码方法...OpenCV中的Mat在Python中已经转化为ndarray，通过ndarray的属性可访问Mat图像的属性： import cv2 import numpy as np img = cv2.imread
2.2颜色图的评估 一个颜色图的评估没有固定的标准，但是为了一些场合的实用性，主要的评估是以颜色的色调（H），颜色的灰度值（Gray scale），其中色调影响了颜色图的色彩变化，在展示的时候效果最明显...最好的颜色图我认为是在色调和灰度值都显著变化的颜色图。 灰度的算法参见https://blog.csdn.net/cuixiping/article/details/40291389。...一般我喜欢把饱和度设置成中间高两边低的曲线，这要感觉好看一些。 例如matlab中在2014b版本之前colormap的默认值都是jet，但是到了之后的版本被替换为parula。...3.2自己根据HSV绘制colormap 自己选择HSV的原则比较自由，主要还是要注意颜色的变化和明暗的变化相结合。这里的颜色我主要用两个案例来讲解，其余的颜色图可以根据具体需求自己发挥创造。...所以python中的为例： 这种colormap需要注意： 1.正负颜色要有所区别，在色环上角度相差最好大于90度以上。
指标权重是该指标在所属准则层的权重； 组合权重是该指标在目标层的权重。 现在，要绘制上述数据的“组合权重”的饼图。如何给这个饼图配色呢？...数据可视化配色的误区 下图是群友绘制的图： 他自己对结果不满意，他认为是颜色搭配太丑。...数据可视化配色的目的 数据可视化的目的是为了更直观的表达数据之间的关系、数据的结构、作者发现的数据变化的规律、表达作者发现的数据中隐含的信息… 简单说，数据可视化就是用图表表达作者在数据中发现的重要信息...至于颜色搭配的协调性，matplotlib 内置的颜色映射已经做了保证。记住：各种配色模块定义颜色板的首要目的就是基于色彩搭配的原理，保证这些颜色放在一个图表中的协调和美观。...我们的工作就是选择合适的颜色映射表达数据中的信息。 就这个例子，你可能有更好的配色方案，欢迎到python草堂群：457079928（QQ群）交流。
默认值是32 快速选择工具W 特点：也是根据颜色的相似程度来选择对象 笔触：笔尖大小，笔触越大表示作用范围越大，笔触越小范围越小 “[” 表示缩小笔触， ”]” 表示放大笔触 去边处理： 图层菜单—...青，洋红，黄） 2，调出色阶，选择单色通道 3，通过调整灰平衡的方式让色调完成校正 曲线CTRL+M 曲线也可以调明暗，（选择的是RGB通道） 在面中按下CTRL键点击，在曲线中能新建一个点 色彩平衡...智能滤镜的优点： 1，智能滤镜会自带蒙版，可以隐藏一部分滤镜效果 2，可以反复修改滤镜的参数 如何使用智能滤镜： 1，在滤镜菜单中，转换为智能滤镜。...2，在图层中，把图像转换为智能对象，再使用滤镜。 滤镜的使用条件： 1，当色彩模式为位图和索引颜色时，所有滤镜不可用。 2，当色彩模式为CMYK或灰度时，部分的滤镜可用。...（一）通道： 通道中只有黑白灰，当黑白灰的颜色变化了，整个图像的颜色跟着变化。
目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。...空间绘图神器-Xarray 今天直接给大家介绍一下我最近常用的空间绘图神器-Xarray，之所以给大家推荐这个工具包，是因为我最近在空间可视化课程中免费新增的部分内容，其就是使用Xarray工具绘制的。...绘图功能： Xarray提供了丰富的绘图功能，可以满足不同类型数据的可视化需求，例如绘制二维和三维数据的线图、散点图、等值线图、色彩地图等。...应用场景： 气象数据分析：Xarray在气象领域广泛应用，可以处理和分析大规模的气象观测数据、模拟数据等，进行天气预测、气候变化研究等工作。...不是，这个地理数据工具这么强的吗？数据处理、可视化它都行.. 这种环形图太难画？！带你一行代码搞定.. 这种图太多人问了，绘制方法真的很简单.. 不是，这封面图这么多人问的吗？
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