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向量化 将栅格图像转换为矢量化轮廓或多边形

用ＧＥＯＷＡＹ矢量化简便快速得多，工作量小，数据成果好，可以输出各类格式文件，满足不同的ＧＩＳ应用要求。

可以将PDF图纸转化为能编辑的图纸，方便修改、编辑。

梯度函数的反函数。 我提供了适用于 1-d 向量、2-d 或 3-d 数组的版本。 在 1-d 情况下，我提供了 5 种不同的方法，包括 cumtrapz 和集成三次样条，以及几种有限差分方法。 在更高维度中，仅提供有限差分/线性代数解，但它的方法是完全矢量化和完全稀疏的。 在 2-d 和 3-d 中，如果梯度不一致，则生成最小二乘解。 （如果有兴趣，我会增强 2-d 和 3d 工具。目前它们被设置为统一网格上的二阶方法。） 请通知我任何错误。

虽然 FEX 中已经存在一些其他函数来计算曲线的交点，但这段简短的代码是以速度为最高优先级编写的。 全程不使用循环，充分利用 MATLAB 的矢量化功能 我欢迎任何评论、建议、错误报告等。 -------------------------------------------------- ----------------------------- INTERX 曲线的交点P = INTERX(L1,L2) 返回两条曲线 L1 的交点和 L2。 曲线 L1、L2 可以是闭合的或打开的，并且被描述为通过两行矩阵，其中每一行包含其 x 和 y 坐标。 曲线组的交点（例如等高线、相乘连接区域等）也可以通过将它们分开来计算例如，一列 NaN L = [x11 x12 x13 ... NaN x21 x22 x23 ...; y11 y12 y13 ... NaN y21 y22 y23 ..

江西师范大学地理与环境学院 实习报告 "实习名称 "栅格数据的矢量化 " "实习课程 "地理信息 "姓 名 "** "班级 "09地理科学一班 " " "系统概论 " " " " " "学 号 "0907079003 "实习时间 "2012-4-22 "得分 " " "一、实习目的 " "通过对栅格数据的处理，学会用MapInfo软件对栅格数据地图的矢量化处理，学会 " "栅格图像的读入、配准和投影设置处理。 " "二、实习内容 " "1、MapInfo地图处理软件介绍 " "2、栅格图像的预处理 " "3、栅格图像的读入 " "4、栅格图像的配准：(投影方式设置 " "(选定坐标单位 " "5、对栅格图像进行点、线、面的矢量化处理 " "三、实习方法 " "1.栅格图像的手工矢量化。 " "在实际工作中，对栅格图像的矢量化可以由软件自动完成的，但是电脑完成会有很" "多误差，因为平时我们所完成的大多是复杂的地图，要素众多，电脑对地物的判断" "很难准确定义，所以还是会用到手工矢量化。 " "具体过程如下： " "在Quick Start对话框中选择Open a " "Workspac

XSteam.m 是一个由 Magnus Holmgren 编写的函数，用于根据 IAPWS IF-97 标准计算蒸汽和水的特性。 XSteam 是免费的，请参阅http://www.x-eng.com或http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/9817 。 感谢 Magnus 的出色工作！ XSteam 不支持向量作为传递的参数。 因此，按照矢量化代码指南调用 XSteam 有时会导致错误消息。 因此，在某些情况下，围绕 XSteam 编写某种循环似乎是不可避免的。 XSteamW 是 XSteam 的“包装器”，围绕 XSteam 执行此“循环”： 结果 = XSteamW (Var1, Var2); 结果 = XSteamW (Var1, Var2, Var3); 与调用 XSteam 不同，Var2 和/或 V

GMP 和 GPT 模型的 Matlab 代码的矢量化版本。 原始 Fortran 和 Matlab 代码可以在 IERS 2010 公约 ( http://iers-conventions.obspm.fr/conventions_versions.php#official_target ) 和维也纳制图函数开放存取数据 ( http://vmf.geo.tuwien.ac.at/codes/ ) 测试示例（Matlab 代码）： n = 86400； %% 转基因食品dmjd = 55055*ones(n,1); dlat = 0.6708665767*ones(n,1); dlon = -1.393397187*ones(n,1); dhgt = 844.715*ones(n,1); zd = 1.278564131*ones(n,1); 抽动[gmfh,gmfw] = gmf

使用 Matlab 和 GPU 的向量化长短期记忆 (LSTM)