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不僅是數(shù)據(jù)丟失了，還有個未知原因報錯
部分數(shù)據(jù)存在值不存在的情況
處理遙感數(shù)據(jù)很容易，磁盤爆滿了
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-728697.html
清理一些無用數(shù)據(jù)，準備買個2T的外接硬盤用著了。
然后重新做處理文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-728697.html
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[A,R] = geotiffread(filename) 從filename指定的GeoTIFF文件中讀取一個地理參考的灰度、RGB或多光譜圖像或數(shù)據(jù)網格到A中，并創(chuàng)建一個空間參考對象，R。 [X, cmap, R] = geotiffread(filename)讀取一個索引的圖像到X和相關的彩色地圖到cmap，并創(chuàng)建一個空間引用對象，R。 [A, refmat, bbox] = geotiffre
介紹兩種圖像拼接的方法，一種是SURF算法的圖像拼接，另一種是Stitcher硬拼接 首先先從簡單的講起 可以實現(xiàn)多張圖片一起拼接，只要兩行代碼就可以實現(xiàn)拼接； 1.首先準備多張圖片，放入向量容器中 2. 創(chuàng)建Stitcher對象，調用拼接算法 第一行false是表示不使用gpu加速； 注：
其它參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/362371939 https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/103111601 主流的圖像融合算法主要有以下幾種： 1）直接進行圖像拼接，會導致圖片之間有很明顯的界線 2）加權平均法，界線的兩側各取一定的比例來融合縫隙，速度快，但不自然 3）羽化算法，即
圖像拼接是圖像處理的基礎之一，雖然自己并沒有直接做圖像拼接方面的研究，但在面試中卻多次被問到這方面的內容，可見這個知識點還是很重要的。事實上，很多場景都會用到圖像拼接的知識，例如運動檢測與跟蹤、游戲畫面的重建等。 本文參考自公眾號“計算機視覺
a.shape=(3,2);既數(shù)組h=3，w=2 a.shape=(2,3,2);這里第一個2表示axis=0維度上的，三維數(shù)組中3,2）數(shù)組的個數(shù)，這里表示兩個（3,2）數(shù)組。 這里axis=0指代哪里是很重要的知識點。深度學習中經常壓縮一個維度，axis=0。 numpy.squeeze()函數(shù)。 語法：numpy.squeeze(a,axis = None)；作用是將shape維度為
在OpenCV中，你可以使用圖像拼接、摳圖和將圖像的一部分放在另一張圖片的指定位置。以下是示例代碼，演示如何執(zhí)行這些操作： 圖像拼接 要將兩張圖像拼接在一起，你可以使用? cv::hconcat （水平拼接）和? cv::vconcat （垂直拼接）函數(shù)。下面是一個示例代碼，演示如何水平
圖像拼接在實際的應用場景很廣，比如無人機航拍，遙感圖像等等，圖像拼接是進一步做圖像理解基礎步驟，拼接效果的好壞直接影響接下來的工作，所以一個好的圖像拼接算法非常重要。 再舉一個身邊的例子吧，你用你的手機對某一場景拍照，但是你沒有辦法一次將所有你
![使用esm數(shù)據(jù)遷移報錯“reason“:“Action/metadata line [1] contains an unknown parameter [_routing]](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/560409-1.png)
問題描述：使用esm導出本環(huán)境的索引，然后刪除對應的索引，測試是否能夠導入回去。 在es7.X版本之前的環(huán)境中，導出的數(shù)據(jù)是可以導回去的。但是在es7.X以及之后的環(huán)境中使用同個版本的esm導出的數(shù)據(jù)，就不能再導回去了。完整報錯如下： [v0.go:79,Bulk] server error: {\\\"error\\\":{\\\"r
?一.簡介 圖像拼接(Image Stitching)是一種利用實景圖像組成全景空間的技術，它將多幅圖像拼接成一幅大尺度圖像或360度全景圖，接可以看做是場景重建的一種特殊情況，其中圖像僅通過平面單應性進行關聯(lián)。圖像拼接在運動檢測和跟蹤，增強現(xiàn)實，分辨率增強，視頻壓縮和圖
單應性變換是指一個平面上的點通過一個矩陣變換映射到另一個平面上的點，這個變換矩陣是一個 3 × 3 3 times 3 3 × 3 的矩陣，稱為單應性矩陣。單應性變換可以分為仿射變換和投影變換兩種類型。 在單應性變換中，仿射變換是其中一種特殊的變換。仿射變換是指在變換前后
