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我正在开发一种工具,可让您在 3d“体积"上圈出/圈出事物.我想通过标记“切片"1 和 3 并从该信息中“填充"切片 2 来节省时间. 两个简单的解决方案是: 1.slice2 = slice1 AND slice3(获取两者之间的重叠)2. slice2 = slice2 OR slice3(对于任一图像中的任何像素都为真) 这些是 好的 并且速度很快,但我更愿意通过使形状在两者之间进
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我有一个空间二维域,比如 [0,1]×[0,1].在这个域中,有 6 个点可以观察到一些感兴趣的标量(例如,温度、机械应力、流体密度等).如何预测未观察点的兴趣量?换句话说,我如何在 Python 中插入空间数据? 例如,考虑以下二维域中点的坐标(输入)和相关数量(输出)的相应观测值. 将 numpy 导入为 np坐标 = np.array([[0.0,0.0],[0.5,0.0],[1.
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我有一个多边形数据框: 具有顶点坐标: 43740.95 40726.46 43741.36 40720.19 43742.67 40729.28 43743.99 40716.16 43745.52 40730.97 43748.72 40714.19 43748.72 40731.14 43748.72 40714.19 43752.23
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我试图在R中使用gstat库编写代码以创建插值. 我已经阅读了gstat手册,并且基于互联网上的一些示例,我设法编写了这段代码(这只是一部分): g
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我一直在努力整合2D矩阵中“空"像素的数据.基本上,我理解(但不是很深入)插值技术,例如反距离权重,Kriging,Bicubic等.我不完全知道起点(无论是在问题陈述中还是在Python案例中). 问题定义: 我有MxN矩阵(规则网格),其中每个像素代表一定的测量值(以下 图 ,并且此图中使用的数据是 ="https://www.dropbox.com/s/ropyjwl88l6ejmw/
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我正在使用opencv remap函数将图像映射到另一个坐标系. 但是,我的初步测试表明插值存在一些问题. 在这里,我举一个简单的例子,即对于一个在位置[50,50]处均为0的图像,其像素偏移恒定为0.1. import cv2 import numpy as np prvs = np.zeros((100,80), dtype=np.float32) prvs[50:51, 50:51]
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我正在开发一种工具,可让您在3d“体积"上画圈/包围事物.我想通过标记"slices"(切片)1和3,并从该信息中“填充" slice 2(切片2)来节省时间. 两个简单的解决方案是: 1. slice2 = slice1 AND slice3 (gets the overlap between the two) 2. slice2 = slice2 OR slice3 (true
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我对ggplot比较陌生,所以请原谅我,如果我的一些问题真的很简单或根本无法解决。 我想要做的是生成一个填充形状连续的国家的“热图”。此外,我的国家形式为 .RData 。我使用了哈德利韦克汉姆的脚本来改变我的SpatialPolygon数据转换为数据框。现在我的数据框的long和lat数据看起来像这样 head(my_df) long lat group 6.527187 5
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我收集了美国切萨皮克湾不同地点的物种丰富度调查数据,我想以图形方式将数据呈现为“热图”。 我有一个纬度/长度坐标和丰富度值的数据框,我将它转换为 SpatialPointsDataFrame ,并使用 autoKrige() code>函数从automap包生成插值。 首先,任何人都可以评论我是否正确实现了 autoKrige()函数? 其次,我无法绘制数据并覆盖该地区的地图。或
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0 0 1 1 2 4 3 9 4 16 5 25 现在我想定义一个函数f(x),其中x是第一列,f(x)是第二列,然后可以打印此函数的值,如下所示: f(2) 其中应该给我4分。 我如何做到这一点? 解决方案 假设你想要一些数值的返回值作为参考,你可以使用线性插值: 函数y = linearLut(x)
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如何在n种颜色之间插值。 两种颜色的简单案例 先考虑一个更简单的案例,我们要找到两种颜色的中点。 Color1是RGB(255,0,0)// Red Color2是RGB(128,128,128)// Gray RGB(128 + 64,128 / 2,128 / 2) = RGB(192,64,64) 由于中点正好在两者之间
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