TMS（Tile Map Service）是一种用于网络地图瓦片服务的开放标准格式，它允许客户端能够请求和显示地图瓦片，以便在地图显示工具中使用。TMS格式的影像瓦片在地形加载中扮演着重要角色，特别是在地理信息系统（GIS）、地图服务和三维可视化平台中。例如，Cesium是一个流行的三维地球可视化平台，它可以加载多种格式的地图数据进行显示，TMS格式影像瓦片便是其中的一种支持格式。 在处理TMS格式影像瓦片时，需要遵循一定的格式规范，这些规范通常包括瓦片的索引方式、请求参数、响应格式等内容。瓦片的索引通常采用金字塔式的层级结构，每一层根据缩放级别提供不同分辨率的瓦片，以适应不同的显示范围和详细程度。Cesium通过网络请求这些瓦片，并将它们组织成适当的层级，从而实现快速有效的地形加载。 处理完的TMS格式影像瓦片，意味着这些瓦片已经按照特定的规则被组织和打包，可以通过网络传输到客户端，并在Cesium这样的平台上使用。这些瓦片文件的命名往往遵循特定的规则，例如，可能会包含层级编号、行号和列号等信息，以便能够唯一确定每个瓦片在层级结构中的位置。 在Cesium平台上使用TMS格式影像瓦片时，用户可以享受到多样的功能，如缩放、平移、旋转等交互操作，并且可以叠加各种地理信息数据，如道路、水系、行政边界等。这些瓦片的高效加载和渲染能力，使得用户能够进行流畅的地形探索和分析。 此外，TMS格式影像瓦片的使用还可以扩展到其他应用场景，比如游戏开发、虚拟现实、城市规划等。它们通过提供快速的可视化反馈，帮助开发者和设计者在设计决策过程中更好地理解地形信息。 处理完的TMS格式影像瓦片在地形加载中具有重要的应用价值，尤其是在Cesium这样的三维地理空间应用平台上。它们的高效加载和丰富的功能支持，为用户提供了强大的交互体验和地理空间分析能力，从而在多领域中得以广泛的应用。

内容概要：本文档提供了一段用于处理Sentinel-1卫星数据的Google Earth Engine (GEE)脚本。该脚本首先定义了感兴趣区域（Unteraargletscher），并设置了日期范围为2024年8月1日至8月31日。接着，从COPERNICUS/S1_GRD数据集中筛选出符合指定条件的图像，包括位置、日期、成像模式（IW）和轨道方向（降轨）。进一步筛选出同时包含VV和VH极化通道的图像，并统计符合条件的图像数量。最后，对VH通道的数据进行了最小值、平均值、最大值、中位数和首张图像的合成处理，并将结果可视化显示在地图上。 适合人群：具备一定遥感数据处理和编程基础的研究人员或工程师，尤其是对Sentinel-1数据和Google Earth Engine平台感兴趣的用户。 使用场景及目标：①筛选特定时间段和地理位置的Sentinel-1图像；②提取并处理VV和VH极化通道的数据；③通过不同的统计方法（如最小值、平均值等）生成合成图像并进行可视化展示。 阅读建议：在阅读此脚本时，建议读者熟悉Google Earth Engine的基本操作和Sentinel-1数据的特点，同时可以尝试修改参数（如日期范围、地理位置等）来探索不同条件下的数据变化。

数字图像处理知识点总结 数字图像处理是计算机科学和信息技术中的一个重要领域，涉及到图像的 acquirement、processing、analysis 和理解。下面是数字图像处理的知识点总结： 一、图像表示 * pixels：图像的基本单位，表示图像的颜色和强度信息。 * 图像矩阵：将图像表示为矩阵形式，方便进行图像处理和分析。 二、图像处理技术 * 图像增强：通过调整图像的对比度、亮度和颜色等参数，以提高图像的可读性和美观性。 * 图像去噪：使用滤波器或其他算法来消除图像中的噪声和干扰。 * 图像分割：将图像分割成不同的区域，例如目标物体和背景。 三、图像变换 * Fourier 变换：将图像从时域变换到频域，以便进行频域滤波和图像压缩。 * Laplace 变换：一种常用的图像变换方法，用于图像去噪和图像增强。 * DCT 变换：一种常用的图像压缩方法，用于 JPEG 图像压缩。 四、图像压缩 * 有损压缩：使用 DCT 变换和量化因子来压缩图像，牺牲一些图像质量以换取压缩比。 * 无损压缩：使用算法来压缩图像，而不牺牲图像质量。 五、图像特征提取 * 纹理特征：提取图像中的纹理信息，以便进行图像识别和分类。 * 形状特征：提取图像中的形状信息，以便进行图像识别和分类。 六、图像识别 * 图像分类：使用机器学习算法来对图像进行分类，例如人脸识别和物体识别。 * 图像目标检测：使用机器学习算法来检测图像中的目标对象，例如人脸检测和物体检测。 七、图像处理应用 * 图像压缩：用于压缩图像以减少存储空间和传输时间。 * 图像识别：用于人脸识别、物体识别、图像分类等应用。 * 图像增强：用于提高图像的可读性和美观性。 八、结论 数字图像处理是计算机科学和信息技术中的一个重要领域， 涉及到图像的 acquirement、processing、analysis 和理解。掌握数字图像处理的知识点，对于图像处理和分析非常重要。

FME2022.2安装包下载链接

ELM库 贡献者： ， ， 机构：斯图加特传媒大学许可证： GPLv3（ ） ELM库是一个Arduino库，可处理与用于汽车车载诊断的或ELM327兼容芯片的通信。 它支持显示当前数据（OBD模式1）以及显示和清除诊断故障代码（DTC）。 此外，它能够显示车辆信息，例如和ECU模型。 注意：该库实际上是为开发的。 入门 设置ELM库非常容易。 注意：该库使用SoftwareSerial连接到ELM芯片。 并非在所有Arduino引脚上都提供SoftwareSerial！ 有关更多信息，请参见。 # include < elm> byte serialRX = 9 ; // RX pin byte serialTX = 10 ; // TX pin ELM myELM (serialRX, serialTX); void setup () { // initia

内容概要 ：本资源包含11个使用C#进行Cognex VisionPro二次开发的示例源码，涵盖了从创建基于QuickBuild的应用程序到使用PMAlign和Caliper工具进行图像处理的多种实践案例。 适用人群 ：本资源适合计算机视觉开发人员、自动化测试工程师、机器视觉领域的研究人员以及希望学习Cognex VisionPro二次开发的初学者。 使用场景及目的 ：这些示例源码可以帮助开发者快速上手Cognex VisionPro的二次开发，掌握图像采集、处理和显示等核心功能，适用于工业自动化、质量检测、图像分析等应用场景。

fpga图像处理-isp测试用raw图像

大规模并行处理器编程实战 第四版 Programming Massively Parallel Processors A Hands-on Approach Fourth Edition Author: Wen-mei W. Hwu : University of Illinois at Urbana-Champaign and NVIDIA, Champaign, IL, United States David B. Kirk : Formerly NVIDIA, United States Izzat El Hajj : American University of Beirut, Beirut, Lebanon

vaspcode 一些脚本以对vasp数据进行后处理如果您有任何疑问，请随时发表评论！ trajectory.py，movie.xyz，rdf_example.py和rdf.png movie.xyz是MD（Molecular Dynamics）计算得出的轨迹文件。 trajectory.py是用于计算和绘制两个选定元素的对相关函数的python脚本。 rdf_example.py用于演示trajectory.py的用法。仅支持正交像元。配对相关函数（g（r））的定义可以在找到。 John C. Crocker和Eric R. Weeks还在提供了有关g（r）的有用信息。在，Patrick Gono还编写了一个Python程序来处理接口上OO对的g（r）。 trajectory.py提供了一种更方便的方法来选择不同的元素对。 rdf.png是g（r）的图像，似乎不一样，因为movie.

山东大学软件学院的软件工程专业学生在学习数字图像处理课程时，期末复习是一项重要的学习环节。本复习资料由一位认真学习了lxm老师课程的学生整理，涵盖了该课程的各个重要知识点，对于即将参加考试的学生来说，具有很高的参考价值。 数字图像处理是一门利用计算机技术来处理和分析数字图像的学科，它涉及到图像的采集、存储、处理、分析以及理解等各个方面。在软件工程领域，数字图像处理技术被广泛应用于多媒体数据的处理，如在图像识别、医疗成像、卫星遥感、工业检测、智能交通等多个领域发挥着重要作用。 本复习资料主要涉及以下内容： 1. 数字图像处理基础：介绍数字图像的基本概念，包括图像的数字化过程，图像的类型（如灰度图像、二值图像、彩色图像等），以及图像的基本表示方法。 2. 图像变换：包括傅里叶变换、离散余弦变换等，这些变换能够将图像从空间域转换到频域，便于进行图像分析和处理。 3. 图像增强：介绍各种图像增强技术，如直方图均衡化、图像锐化、去噪等，目的是改善图像的视觉效果，或者为后续处理步骤做准备。 4. 图像恢复：讨论图像在采集和传输过程中可能受到的各种失真，如模糊、噪声干扰等，并介绍如何通过各种恢复算法改善图像质量。 5. 图像分割：详细阐述图像分割的原理和技术，图像分割是将图像分割为多个特定的区域或对象的过程，这对于识别和分类等高级图像处理任务至关重要。 6. 图像特征提取与描述：介绍如何从图像中提取关键特征，如形状、纹理、颜色等，并对这些特征进行量化描述。 7. 图像理解和识别：讨论如何利用机器学习和模式识别技术对图像中的对象进行识别和分类。 8. 实际应用案例分析：通过对实际案例的分析，让学生了解数字图像处理技术在现实世界中的应用情况。 lxm老师在课堂上布置的作业对理解上述知识点非常有帮助，因此建议学生在复习时，不仅要阅读教材和笔记，还要认真完成并理解作业内容。期末考试往往是对学生学习成果的一次全面检验，因此这份复习资料对于学生来说，是期末备考的宝贵资源。 这份资料不仅适用于山东大学软件学院软件工程专业的学生，对于其他院校或领域的学生和专业人士，如果需要了解或学习数字图像处理的基础知识和应用，也可以参考这份资料，它能够帮助读者建立坚实的理论基础，并掌握实际操作技能。