Numpy:获取有效区域的边界角点 - 腾讯云开发者社区

而且都是利用百度地图的接口来实现的。刚好按照网上的方法，自己也能搞定某一个边界的下载，按照网上的一个HTML页面就可以搞定的。 <!...var name = document.getElementById("districtName").value; bdary.get(name, function(rs){ //获取行政区域...document.getElementById('Div1').innerText = rs.boundaries; var count = rs.boundaries.length; //行政区域的点有多少个...于是呢，采用.net的webbrowser来实现对边界数据的批量下载。其原理非常简单，就是通过webbrowser的document获取页面中指定的input和按钮，进行消息触发。...由于百度提供的边界线接口中，县级区域数据并未完全更新完整，如三沙市，广丰县实质上已经变为区等，所以这样界线数据相对来说还是有些滞后。

8382 0

GEE:获取sentinel2指定区域多个单景影像的值(样本点提取)

简介本教程的主要目的是获取指定单景影像,然后获取指定波段的影像值,按照获取指定波段的影像进行值提取至点,因为这里暂时没有好的方法对哨兵数据的具体属性值进行提取,所以在筛选哨兵影像的时候,需要手动获取每一景影像的...id,然后按照单一影像多波段的组合来实现整体的值提取至点,这里的需要提前准备好你所需提取的矢量数据集合....Returns: FeatureCollection 需要获取的单景影像名称代码: var training = ee.FeatureCollection("projects/ee-bqt2000204051..., ['Blue', 'Green', 'Red', 'NIR', 'SWIR1', 'SWIR2', 'QA_PIXEL']); } //--------------------4.所有常用的指数公式...波段的属性值

3651 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

特征类型和图像分割

边缘：图像强度发生突变的区域，也称为高强度梯度区域角点：角点则是两个边缘相交的地方，起来像是个角或一个尖锐的点斑点：按特征划分的区域，可能是强度特别高或特别低的区域或是具备独特纹理的区域...许多角点检测器会取一个窗口，在梯度图像不同区域里上下左右移动这个窗口，一旦遇到角点，窗口就会发现刚才计算出来的梯度方向和幅值有突变而识别出角点的存在。 ?...函数的输出图像命名为 dst，这个图像会把角点标亮，非角点则会标为较暗的像素，实际上我们很难看到这张图里标亮的角点，所以我要再加一步操作来处理这些角点，这一步叫角点膨胀。...使用 OpenCV 的函数 dilate 将其应用到检测出来的角点上，在计算机视觉里膨胀会放大明亮的区域，或是位于前景的区域比如这些角点以便我们更清楚地观察它们。...而要进行图像分割，要的只是那些完整的闭合边界，因为这类边界能切实标识出特定的图像区域和物体，图像描廓就可以实现这一点。 ?

1K3 0

二.OpenCV和Numpy读取修改像素、几何图形绘制

知识点如下：一.传统读取像素方法二.传统修改像素方法三.Numpy读取像素方法四.Numpy修改像素方法五.几何图形绘制 ---- 一.传统读取像素方法 1.灰度图像，返回灰度值返回值=...155 104 61 255 255 255 [255 255 255] [10 10 10] ---- 2.修改区域像素通过访问图像数组的位置区域实现区域像素修改，比如 [100:150,400...:500] 是访问第100到150行，400到500列的区域，再对该区域像素进行修改。...表示圆弧终结角的角度（逆时针旋转） – color表示线条的颜色 – thickness如果为正值，表示椭圆轮廓的厚度；负值表示要绘制一个填充椭圆 – lineType表示圆的边界类型 – shift表示中心坐标和轴值中的小数位数...0，圆弧终结角的角度为360，表示一个完整的椭圆。

2.4K2 0

CVPR2020 | CentripetalNet：48.0% AP，通过获取高质量的关键点对来提升目标检测性能

Lpush：Embeddings中，对不属于同一物体的两个角点的惩罚。具体实现时，利用Lpull中配对的角点的平均值，期望没有配对的角点与该平均值的差值尽可能地大，可以有效分离开无效的角点。...向心偏移模块首先通过CornerNet获取预测的角点和适应的特征，然后预测每个角点的向心偏移，并基于预测的角点和向心偏移执行角点匹配。匹配中，如果角点的位置足够接近，则它们会形成得分较高的边界框。...（a）当将标签真值角点映射到热图时，使用局部偏移量Otl（或Obr）来补偿精度损失（b）guiding shift δ是热图上的标签真值角点到边界框中心的偏移（c）R central是本文用来匹配角点的中心区域...然后，如图3所示，将每个边界框的中心区域定义为下式，以比较解码后的中心与边界框中心的接近度。 ? ? 其中0 区域的宽度和高度是边界框的宽度和高度的μ倍。...通过可视化学习到的偏移量（如图7c所示），可以看出十字星形可形变卷积可以有效地学习“十字星形”的几何信息并提取“十字星形”边界的信息。 ?

8672 0

CentripetalNet：更合理的角点匹配，多方面改进CornerNet | CVPR 2020

接着，如图c所示，定义每个预测框的中心区域： ? 的角点计算为： ?...为中心区域对应预测框边长的比例，根据向心偏移计算出左上角点的中心点和右下角点的中心点，计算满足中心区域关系的预测框的权值： ? ...为了让角点感知目标的位置信息，coner pooling使用max和sum来进行目标信息的水平和垂直传递，导致输出的特征图存在十字星现象，如图4a所示，十字星的边界包含了丰富的上下文信息。...但并不是所有的边界特征都是有用的，对于左上角点而言，由于十字星的左上部边界特征在目标的外部，所以其对左上角点是相对无用的，所以论文使用偏移引导(guiding shift)来显示引导偏移值(offset...Instance Mask Head ---- 为了获取实例分割的结果，论文取soft-NMS前的检测结果作为候选框，使用全卷积网络进行mask预测。

9124 0

基于立体R-CNN的3D对象检测

稀疏的关键点，视点和对象尺寸是通过在三维区域提议网络之后添加其他分支来预测的，该分支网络与2D左右框组合以计算3D粗略对象边界框。...除了立体框和视点角之外，他们还注意到投影到边界框的3D边界框的角可以提供更严格的约束。 ? 3D语义关键点，2D透视关键点和边界关键点的说明。...来源[1] 与Mask RCN N 类似的结构用于预测关键点。定义了四个3D语义关键点，即，车辆底部的3D角点。同时，将这四个点投影到图像上以获得四个透视关键点。...给定透视关键点，可以推断出3D边界框的角和2D边界框的边缘之间的对应关系。密集3D框对齐对于左图像中有效ROI区域的每个归一化像素坐标值，图像误差定义为： ?...他们使用双线性插值来获取正确图像中的子像素值。当前的匹配成本定义为覆盖有效ROI区域中所有像素的平方差之和： ? 中心点深度值z可以通过最小化当前匹配成本E来计算。

1.3K1 0

RepPoint V2：将角点检测和前景热图引入纯回归目标检测算法，实现SOTA！

本文是由北大和微软亚洲研究院联合的工作，将RepPoints网络进行改进，对纯回归算法中引入了角点检测、前景热图获取等验证环节，刷新了Anchor-free网络的最新性能。...此外，角点验证过程中的每个特征都能很好地对准相应的点，而在锚点验证过程中，用于验证的中心特征远离边界区域。...然而，CornerNet的思想是利用左上与右下两个关键点进行目标检测，对于一个物体的左上点，其右下区域包含了物体的特征信息，同样对于物体的右下点，其左上区域包含了物体的特征信息，这时角点的周围只有四分之一的区域包含了物体信息...Lpush：Embeddings中，对不属于同一物体的两个角点的惩罚。具体实现时，利用Lpull中配对的角点的平均值，期望没有配对的角点与该平均值的差值尽可能地大，可以有效分离开无效的角点。...为了结合它们的优点，本文根据主回归分支完善预测的边界框的角点pt： ?

1.6K4 0

TPAMI 2024 | 用于目标检测的CenterNet++

此外，我们强调子边界框的回归精度高于完整边界框的精度，因为表I显示像FCOS[56]这样的无锚点方法在长距离回归上精度较低，而我们的子边界框有效地将回归距离减半。...在推理过程中，回归的向量作为线索，用于识别相应热图中最近的键点，以细化键点的位置。这种方法成功减少了由热图引入的误报角点。接下来，每个有效的键点对用于定义一个边界框。...这里，有效表示两个键点属于同一类别（即，相应类别的左上角和右下角子边界框），并且左上角点的x和y坐标小于右下角点的坐标。最后，我们为每个边界框定义一个中心区域，并验证中心区域是否包含预测的中心关键点。...如果且仅当在中心区域检测到两个中心关键点时，才保留边界框，否则删除边界框。边界框的分数被替换为点的平均分数，即左上角、右下角和中心关键点的分数。中心区域定义：边界框中的中心区域大小会影响检测结果。...角池化的原理如图5(b)所示。角池化的目的是在边界上找到最大值以确定角点。然而，这种方法使角点对边缘敏感。为了解决这个问题，角点从对象的中心区域提取特征。级联角池化的原理在图5(c)中提出。

1141 0

wrf-python 详解之如何使用

这在当你想要使用一个大区域的子集，而不想在此子集区域定义地图对象时非常有用。...绘图需要 lats, lons = latlon_coords(slp) # 获取 SLP 的地理边界 bounds = geo_bounds(slp) # 获取区域子集的地理边界 slp_subset...移动嵌套当嵌套区域是移动的时候，使用 cat 方法合并多个文件后，区域边界将是时间的函数；当使用 join 方法合并多个文件后，区域边界将是文件和时间的函数。...因此，当检测到多个时间或是文件时，依赖于地理边界的方法将返回对象数组而不是单个对象。 wrf.get_cartopy 获取的地图对象中并不包含地理边界信息。...然而，如果需要轴边界，可以使用wrf.cartopy_xlim 和 wrf.cartopy_ylim 获取轴投影坐标中的移动边界数组。

20.8K10 12

POI脚本升级+行政区边界获取脚本

[提要] 2021年末将POI数据获取脚本升级为自动获取某行政区边界，附带析出这个行政区边界获取脚本（高德数据源），想来平时也是有用的。...受限于高德地图的开放政策，之前的脚本分为按城市名称获取少量数据、按矩形边界获取全量数据2种方式，有点麻烦：分开、粘贴区域经纬度。...自动剔除矩形区域切分过程中完全不属于目标区域的分幅，提升数据获取效率为了获取全量数据，必须将目标区域切分为更小的分幅（每块区域小于300个POI点），但是有一些行政区的边界形状可能曲里拐弯的，切分后可能做了无用功...……这部分代码的完成比较费劲，上网查了一下，最后确定采取“射线法”来判断矩形的四个角点是否位于行政区边界内，皆不位于内部则剔除。...reference/key.txt内粘贴【多个账号】下的多个key，仍然是有效避免高德封号的重要手段！！！

1.1K2 0

CenterNet：Corner-Center三元关键点，检测性能全面提升 | ICCV 2019

目标检测转换为keypoint-based目标检测，使用角点对表示每个目标，CornerNet主要关注目标的边界信息，缺乏对目标内部信息的获取，很容易造成误检，如图1所示。...为了解决这个问题，论文提出CenterNet，在角点对的基础上加入中心关键点组成三元组进行检测，既能捕捉目标的边界信息也能兼顾目标的内部信息。...在CornerNet的基础上增加一个中心关键点的热图输出，先按CornerNet的方法获取top-k个预测框，然后使用中心关键点对预测框进行过滤和排序：根据分数选择top-k个中心关键点结合对应的偏移值将中心关键点映射到输入图片...，但这会导致角点过于关注边界信息。...，这样角点能够同时关注边界信息和目标信息。

7523 0

角网络——目标检测（文后有paper地址及源码）

，将一个目标物体检测为一对关键点（即：边界框的左上角和右下角），使用单个卷积网络来预测同一物体类别的所有实例的左上角的热图，所有右下角的热图，以及每个检测到的角点的嵌入向量。...CornerNet的另一个新颖组件是corner pooling，一种新的池化层方式，可帮助卷积网络更好的定位边界框的角点。边界框的一角通常在目标之外，参考圆形的情况以及下图的例子。 ?...如上图这种情况，角点不能根据当前的信息进行定位。相反，为了确定像素位置是否有左上角，需要水平地向右看目标的最上面边界，垂直地向底部看物体的最左边边界。...动机假设了两个原因，为什么检测角点会比检测边界框中心或proposals好？...边界框的中心可能更难以定位，因为它取决于目标的所有4个边，而定位角取决于2边，因此更容易，甚至更多的corner pooling，它编码一些明确的关于角点定义的先验信息；角点提供了一种更有效的方式来密集地离散边界框的空间

5221 0

【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet

，即全局信息获取能力弱，无法很好的对同一目标的两个角点进行分组。...得到角点的位置和类别后，通过Offsets将角点的位置映射到输入图片的对应位置，然后通过 embedings 判断哪两个角点属于同一个物体，以便组成一个检测框。...这个过程其实就是CornerNet的组合过程，CenterNet的不同之处在于它还预测了一个中心点，对于每个目标框定义一个中心区域，通过判断每个目标框的中心区域是否含有中心点，若有则保留，并且此时框的置信度分数为中心点...、左上角点和右下角点的置信度分数的平均值；若无则去除，使得网络具备感知目标区域内部信息的能力，能够有效去除错误的目标框。...分别说明了本文提出的CRE（中心点加入），CTP（中心点池化），CCP（级联角点池化）的有效性。 ?

7464 0

cv2.cornerHarris()详解　python+OpenCV 中的 Harris 角点检测

角点是一类具有特定特征的点，角点也是处在一个无论框框往哪边移动　框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点　可以这么去理解。。。。　　...　　无论是往哪个方向进行偏移　都会对框框内的像素值　造成很大的变动　　　那么红色框框　框住的区域的边角点　　我们就称为角点　　　　　通过以上的几句话　我们大家应该大概的理解了角点是什么意思了、、、、...λ 1 和 λ 2 是矩阵 M 的特征值所以根据这些特征中我们可以判断一个区域是否是角点，边界或者是平面。　　? 当 λ 1 和 λ 2 都小时，|R| 也小，这个区域就是一个平坦区域。　　?...λ 2 ，时 R 小于 0，这个区域是边缘　　? 当 λ 1 和 λ 2 都很大，并且 λ 1 ～λ 2 中的时，R 也很大，（λ 1 和 λ 2 中的最小值都大于阈值）说明这个区域是角点。...R组成的　　　当 λ 1 和 λ 2 都很大，并且 λ 1 ～λ 2 中的时，R 也很大，（λ 1 和 λ 2 中的最小值都大于阈值）说明这个区域是角点。

8.8K10 0

Python OpenCV 蓝图：1~5

OpenCV 没有提供实现这些技术的本机功能，但是有了一点见识和一些技巧，我们将得出我们自己的有效实现，可以用来产生漂亮的铅笔素描效果。..._detect_corner_points中完成的。如果任何一个角位于（显着）框架外，则跳至下一帧。它计算四个角点跨越的四边形的面积。如果该区域太小或太大，则跳至下一帧。...), np.array(dst_points), cv2.RANSAC) 单应矩阵H然后可以帮助我们将模式中的任何点转换为风景，例如将训练图像中的角点转换为查询图像中的角点。...为此，我们获取训练图像（src_corners）的角点列表，并通过执行透视变换来查看它们在查询图像中的投影位置： self.sh_train = self.img_train.shape[:2] #...注意顺便说一句，图像中这两个区域是最显着的区域的原因似乎是清楚无可争辩的证据，表明该算法意识到苏黎世市中心可笑的教堂塔楼数量之多，有效地阻止了它们被标记为“突出”的可能性。

1.8K1 0

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints解读

嵌入向量用于对属于同一目标的一对角点进行分组, 以训练网络的方法获取它们的向量表示。本文的方法极大地简化了网络的输出，并且无需设计anchor box。图1说明了该方法的整体流程。 ?...Faster - RCNN通过引入区域提议网络（RPN）来避免低级别提议算法，该网络从一组预定的候选框（通常称为anchor box）生成提议, 这不仅使检测器更有效，而且还允许检测器端到端地进行训练。...为了产生更准确的边界框，网络还预测了角点位置微调的偏移量。通过heatmap，嵌入向量和偏移量，作者应用一个简单的后处理算法来获得最终的边界框。 ? 图4: CornerNet概述。...因此本文通过编码这一显式的先验知识, 提出了corner pooling来更准确地定位角点。 ? 图6.左上角pooling层可以非常有效地实现。...从直观上分析, 由于中大型物体的最顶部，最底部，最左侧，最右边界可能更远离角落的位置,因而应用角点池化对于角点信息获取具有更好的优化作用。

1.5K3 0

CentripetalNet：更合理的角点匹配，多方面改进CornerNet | CVPR 2020

接着，如图c所示，定义每个预测框的中心区域： [c75890477f1c541bbb7c94645df8119c.png] $R_{central}$的角点计算为： [95c1343bba637491a1f712a31bd80151....png] $0 区域对应预测框边长的比例，根据向心偏移计算出左上角点的中心点$(tl{ctx}, tl{cty})$和右下角点的中心点$(br{ctx}, br{cty...[39d2006128a81dea1feb05e3a4e913b3.png] 但并不是所有的边界特征都是有用的，对于左上角点而言，由于十字星的左上部边界特征在目标的外部，所以其对左上角点是相对无用的...[0d403489e1b633256ffc541ddcadd571.png] 论文对不同的采样方法进行了可视化，可以看到论文提出的十字星变形卷积的效果符合预期，左上角点对应的采样点均为十字星的右下部边界...Instance Mask Head *** 为了获取实例分割的结果，论文取soft-NMS前的检测结果作为候选框，使用全卷积网络进行mask预测。

4133 0

cv2.cornerHarris()详解　python+OpenCV 中的 Harris 角点检测

2.1K4 0

贾佳亚等提出Fast Point R-CNN，利用点云快速高效检测3D目标

从第一阶段开始，研究人员就设计了注意机制的模块，以有效地融合每个内部点的坐标和卷积特征。它使每个点都知道它的上下文信息。...对于每个来自 VoxelRPN 的预测边界框，首先将其投影到 BEV。然后，将 BEV 框区域中的所有点（1.4×框的大小以获得更多上下文信息）用作输入，如图 1 所示。...数字表示 RefinerNet 对每个角预测的顺序。网络结构：网络需要使用卷积特征和定位特征这两种特征源，研究人员找到了一种有效融合它们的方法。...模型可以基于提案的边界框预测所有边界框角点的精细位置。如图 4 所示，在计算回归目标时，通过提案框的旋转和平移来将真值框和点云规范化。...此操作将真值边界框的角点按特定顺序组织，可以减少旋转引起的角顺序不确定性。训练和数据训练 Fast Point R-CNN 包括两个步骤。

5133 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

批量获取百度地图中的县级以上行政区域的边界数据

GEE:获取sentinel2指定区域多个单景影像的值(样本点提取)

特征类型和图像分割

二.OpenCV和Numpy读取修改像素、几何图形绘制

CVPR2020 | CentripetalNet：48.0% AP，通过获取高质量的关键点对来提升目标检测性能

CentripetalNet：更合理的角点匹配，多方面改进CornerNet | CVPR 2020

基于立体R-CNN的3D对象检测

RepPoint V2：将角点检测和前景热图引入纯回归目标检测算法，实现SOTA！

TPAMI 2024 | 用于目标检测的CenterNet++

wrf-python 详解之如何使用

POI脚本升级+行政区边界获取脚本

CenterNet：Corner-Center三元关键点，检测性能全面提升 | ICCV 2019

角网络——目标检测（文后有paper地址及源码）

【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet

cv2.cornerHarris()详解　python+OpenCV 中的 Harris 角点检测

Python OpenCV 蓝图：1~5

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints解读

CentripetalNet：更合理的角点匹配，多方面改进CornerNet | CVPR 2020

cv2.cornerHarris()详解　python+OpenCV 中的 Harris 角点检测

贾佳亚等提出Fast Point R-CNN，利用点云快速高效检测3D目标

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐