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原创 计算机视觉任务的综述资料
计算机视觉任务的总体概括第一篇CSDN的文章，主要是关于计算机视觉中一些经典任务的资料分享，其中包括图像超分辨率、目标检测、图像分割图像超分辨率...
2019-12-02 10:42:39
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原创 【GDAL-Python】4-在Python中使用GDAL进行投影转换、影像重采样以及裁剪栅格数据
（1）在本教程中，将介绍如何在 Python 中使用 gdalwarp 将栅格数据重新投影到不同的坐标参考系，影像重采样（改变影像分辨率）、以及根据矢量 shapefile文件将影像对应部分进行裁剪；（2）技术路线：在python脚本中使用gdal.Warp，不同的功能对应不同的可选项参数1）坐标参考系改变对应：gdal.Warp(dstSRS = “EPSG:4326”)目标参考系，采用EPSG方式。
2024-04-19 03:48:37
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原创 【GDAL-Python】3-在Python中使用GDAL处理数字高程模型DEM
（1）教程内容：使用GDAL处理数字高程模型（DEM)得到一些分析的结果，如坡度（slope)，坡向（aspect)，山体阴影（hillshade)（2）四种技术路线：1) 终端运行gdal可执行命令；2）在Python脚本中调用gdal可执行命令；3）在Python脚本中调用gdal.DEMProcessing4）使用richdem库中的TerrainAttribute计算。
2024-04-19 02:38:04
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原创 【GDAL-Python】6-在Python中使用GDAL合并栅格数据
（1）教程内容：介绍如何使用 Python 中的 GDAL 将同一目录中的一堆栅格切片合并到单个 geotiff 文件中；（2）技术路线：使用GDAL合并栅格数据有两个选项：1） 在Python脚本中使用子进程调用gdal_merge.py （终端也可以）2） 创建一个虚拟栅格vrt，然后使用translate转换为geotiffPS:在合并影像文件较多且数据量大时推荐2），1）方法会加载所有文件，对硬件的内存占用较高。
2024-04-18 00:32:33
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原创 【GDAL-Python】5-在Python中使用GDAL将栅格数据分割成相等的部分
主要内容：教程中，使用GDAL将栅格数据拆分为几个相等的部分拆分手段： gdal.Warp或者 gdal.Translate关键流程：1）找出较小瓦片的xmin、ymin、xmax和ymax坐标,（这里是以xmin等指的是地理坐标范围）2） gdal.Warp或者 gdal.Translate进行裁剪（1）裁剪示意如下，主要找到每个小块的地理坐标范围xmin、ymin、xmax和ymax；
2024-04-16 23:57:51
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原创 【GDAL-Python】10-在Python中可视化多波段卫星影像
在本教程中，主要介绍如何使用 Python 和 matplotlib 可视化多波段WorldView3 卫星影像组成的真彩色影像以及假彩色合成影像。重点介绍了卫星影像的显示策略以及具体显示操作，基于视频教程总结但又不完全局限于此，仅供学习参考。
2024-04-16 18:23:19
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原创 【GDAL-Python】1-在Python中使用GDAL读写栅格文件
1-主旨：本教程介绍如何使用 Python 中的 GDAL 库将栅格数据读取为数组并将数组另存为GeoTiff 文件`；2-目标：（1）读写GeoTiff影像；（2）正确显示单波段影像；（3）学会制作掩膜影像用于提取影像中有用部分
2024-04-15 19:29:01
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原创 【卫星影像三维重建】有理函数模型库-rpcm
卫星遥感影像的成像模型是描述影像与地面之间的几何成像关系，有理函数模型作为通用传感器模型，是用于近似描述影像和地面之间的几何成像关系，是一种通用的卫星影像成像模型，卫星厂商一般提供有理函数模型（RFM)。rpcm库是针对卫星成像的库，本文主要介绍其rpcm的功能、安装以及基本使用，旨在有需要的人快速了解并上手该库。
2024-03-27 00:50:01
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原创 【卫星影像三维重建】开源软件-Cars-Mesh使用
上次分享了一篇关于开源库Cars实现从卫星影像生成数字表面模型（DSM）的教程【卫星影像三维重建】开源软件-Cars使用，此外上个教程的数字表面模型DSM本质上是基于生成的三维点云转化而来（属于cars的过程数据），但DSM为2.5D产品（即像素值表示为高程信息），并不是严格意义的三维产品。接下来还是基于开源库Cars的贡献者（法国航天局，简称CNES)提供给我们的另外一个开源库Cars-Mesh，它能够基于遥感摄影测量点云（即cars过程生成的)生成带有纹理信息的mesh模型。
2024-03-19 00:03:06
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原创 【Python实用API】语音转文本-whisper
Whisper 是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的，同时也是一个多任务模型，支持多语言的语音识别语音翻译和语言识别。Git链接地址。主要用途：一些英文视频没有字幕，且自动生成字幕错误太多。后续将陆续增加（1）将Whisper集成进入到一个小软件中操作类似教程；（2）提取英文字幕后的准确翻译。
2024-03-11 01:24:48
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原创 【卫星影像三维重建】开源软件-Danesfield使用
该软件的目标是从卫星图像中重建语义上有意义的建筑物和其他人造结构的3D模型。该软件设计用于处理多视图卫星图像，目前配置用于处理全色和多光谱WorldView3图像集合，例如公共CORE3D数据集中提供的示例。
2024-02-29 23:55:27
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原创 【卫星影像三维重建】开源软件-Cars使用
cars是法国航天局（CNES)开源的用于卫星影像生成数字高程模型的开源库，本文主要对cars开源库的使用进行简单介绍，帮助对此领域感兴趣的人快速了解和使用cars库。。
2024-02-29 19:58:22
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原创 【卫星三维重建】实用小工具-图像查看器- pvflip
轻小方便的卫星图像查看器，由于卫星图像的位深度一般为16bit，与传统电脑端自带查看器只能打开8bit图像，然而专业的卫星图像查看器如ENVI、ArcGIS等，安装困难，使用不便，因此推荐简单查看卫星图像可用此小工具。
2024-02-22 11:30:08
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原创 【卫星影像三维重建】相关文献、开源代码、软件、实用小工具及数据集资源（长期更新版）
卫星影像三维重建（立体重建和多视图重建），包含遥感背景重建以及结合计算机视觉方法的卫星影像三维重建
2022-06-08 00:04:05
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原创 【OpenCV-Python】技术汇总
目录第一部分-走进OpenCV第二部分-OpenCV中的Gui特性第三部分-核心操作第四部分-OpenCV中的图像处理第五部分-图像特征提取与描述二级目录第六部分-视频分析第七部分-摄像机标定和3D重构第八部分-机器学习第九部分-计算摄影学第十部分-对象检测第一部分-走进OpenCV第二部分-OpenCV中的Gui特性第三部分-核心操作第四部分-OpenCV中的图像处理第五部分-图像特征提取与描述二级目录第六部分-视频分析第七部分-摄像机标定和3D重构第八部分-机器学习第九部分-计算摄影
2022-05-11 11:08:56
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原创 1、GitHub界面认识
0 基本认识基本概念：GitHub主页、代码仓库主页、个人主页GitHub主页：登录 进入GitHub主页，左侧显示用户动态以及关注用户或者关注仓库的动态；右侧显示搜索git库记录代码仓库主页：显示代码的文件以及操作细节。个人主页：个人的信息资料页面。在这里插入图片描述GitHub 主页：代码仓库主页：个人主页：对代码仓库的详细介绍，主要介绍常用的，分为三个部分：1、代码仓库（Repository)colmap/colmap:用户名和仓库名,点击用户名可进入用户的主页面Code
2021-07-28 16:26:52
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原创 深度学习之网络结构可视化
1、网络结构图可视化2、训练过程可视化tensorflow：tensorboardpytorch：tensorboardX,visdom
2020-05-18 22:49:51
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原创 2、Python基础之：两大特性、四大基本语法、四大数据类型
2、两大特性：3、四大基本语法3.1 命名规则3.2 缩进原则3.3 特殊关键字3.4 特殊运算符4、四大数据类型：4.1 数值型4.2 字符串4.3 容器型列表元组字典集合4.4 自定义类型
2020-05-17 02:29:11
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原创 1、python入门之开发环境介绍
1、基本概念python解释器：负责执行Python代码。获取方式：python官方下载；Anaconda中下载中的python解释器（推荐），在pycharm可以指定上面两种方法获取的解释器，pycharm是python常用的集成开发环境（IDE),本身是无法执行python代码，需要指定编译器。python执行环境：交互式环境和调试环境，通俗理解交互式为执行一步可以输出一个结果，常见的软件anaconda中spider 的ipython和Jupter notebook等，而调试则是整个代码运行后输出
2020-05-14 22:39:46
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卫星遥感图像处理领域-GDAL地理信息处理库-全色和多光谱影像-立体像对
2024-04-16
卫星影像三维重建-开源软件-cars库测试数据
2024-02-29
卫星影像三维重建数据集-MVS3DM数据集中8个地点的裁剪影像与对应真值-用于算法实验
2024-02-21
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