14_line_clip_rasterization
基于CLIP和双空间自适应归一化的图像翻译
基于CLIP和双空间自适应归一化的图像翻译图像翻译是指将一种视觉形式的信息转换成另一种视觉形式的过程。
在计算机视觉领域,图像翻译任务被广泛应用于图像风格转换、图像翻译和图像生成等方面。
为了实现更准确、更高效的图像翻译,提出了基于CLIP和双空间自适应归一化的方法。
CLIP,即Contrastive Language-Image Pre-training,是一种基于对比学习的多模态预训练模型。
该模型通过在大规模数据集上学习图像和与之关联的文本的对比关系,使得模型能够理解图像和文本之间的语义关联。
这种语义理解使得CLIP可以在图像翻译任务中发挥重要作用。
双空间自适应归一化是一种图像风格转换技术,用于将源图像的风格迁移到目标图像上。
传统的图像风格转换方法通常基于生成对抗网络(GANs),但其训练和生成过程往往比较复杂。
而双空间自适应归一化通过对输入图像和输出图像进行特征映射并进行自适应归一化,实现了高效且准确的图像风格转换。
基于CLIP和双空间自适应归一化的图像翻译方法结合了CLIP的语义理解和双空间自适应归一化的风格迁移能力。
首先,通过CLIP模型,我们可以将源图像和目标图像之间的语义关系进行获取。
然后,利用双空间自适应归一化的技术,我们可以将源图像的风格转移到与之语义关联的目标图像上。
这样,就实现了基于CLIP和双空间自适应归一化的图像翻译。
具体的步骤如下:1. 输入源图像和目标图像。
2. 利用CLIP模型,提取源图像和目标图像的特征表示。
3. 通过对比源图像和目标图像的特征表示,获取它们之间的语义关系。
4. 利用双空间自适应归一化的技术,将源图像的风格转移到目标图像上。
5. 生成翻译后的图像,即融合了目标图像语义和源图像风格的图像。
基于CLIP和双空间自适应归一化的图像翻译方法具有以下优点:1. 高效准确:CLIP模型能够理解图像和文本之间的语义关系,使得图像翻译更加准确和准确。
2. 灵活性:双空间自适应归一化技术可以实现不同风格之间的转换,从而为图像翻译提供了更多的选择和灵活性。
clip_stop_at_last_layers 作用 -回复
clip_stop_at_last_layers 作用-回复[clip_stop_at_last_layers 作用] 主要是指在深度学习模型中,将训练过程中的梯度传播截断到最后几层来加速训练和减少计算量的一种技术。
通过将梯度只传播到较浅的层次,而不传播到更深的层次,我们可以限制梯度的传播路径,从而提高训练效率和降低计算成本。
在深度学习中,通常会使用反向传播算法来计算模型中参数的梯度,并根据梯度来更新参数。
但是,当模型非常深或者训练数据非常大时,反向传播算法会面临许多挑战。
其中之一就是梯度消失或者梯度爆炸的问题,即随着反向传播的层数增加,梯度会变得非常小或者非常大,导致模型训练变得困难。
为了应对这一问题,研究人员提出了一些解决方案,其中之一就是使用[clip_stop_at_last_layers] 技术。
这种技术的基本思想是,在训练过程中只传播梯度到模型的最后几层,并将更深层次的参数固定,从而减少梯度传播的路径和计算量。
具体而言,[clip_stop_at_last_layers] 作用可以在以下几个方面:1. 加速训练:通过减少梯度传播路径,[clip_stop_at_last_layers] 技术可以加速训练过程。
由于较深层次的参数在反向传播时不再更新,计算量得到了显著的减少,使得训练过程更加高效。
2. 减少内存消耗:深度学习模型通常需要大量的内存来存储参数、梯度等变量。
通过使用[clip_stop_at_last_layers] 技术,我们可以固定较深层次的参数,从而减少所需的内存消耗。
3. 缓解梯度消失和梯度爆炸问题:在深度学习中,特别是在很深的网络结构中,梯度消失和梯度爆炸问题是普遍存在的。
使用[clip_stop_at_last_layers] 技术可以限制梯度传播的路径,减少梯度消失和梯度爆炸的风险,提高梯度的稳定性和可靠性。
然而,值得注意的是使用[clip_stop_at_last_layers] 技术也会有一些副作用。
纹理物体缺陷的视觉检测算法研究--优秀毕业论文
摘 要
在竞争激烈的工业自动化生产过程中,机器视觉对产品质量的把关起着举足 轻重的作用,机器视觉在缺陷检测技术方面的应用也逐渐普遍起来。与常规的检 测技术相比,自动化的视觉检测系统更加经济、快捷、高效与 安全。纹理物体在 工业生产中广泛存在,像用于半导体装配和封装底板和发光二极管,现代 化电子 系统中的印制电路板,以及纺织行业中的布匹和织物等都可认为是含有纹理特征 的物体。本论文主要致力于纹理物体的缺陷检测技术研究,为纹理物体的自动化 检测提供高效而可靠的检测算法。 纹理是描述图像内容的重要特征,纹理分析也已经被成功的应用与纹理分割 和纹理分类当中。本研究提出了一种基于纹理分析技术和参考比较方式的缺陷检 测算法。这种算法能容忍物体变形引起的图像配准误差,对纹理的影响也具有鲁 棒性。本算法旨在为检测出的缺陷区域提供丰富而重要的物理意义,如缺陷区域 的大小、形状、亮度对比度及空间分布等。同时,在参考图像可行的情况下,本 算法可用于同质纹理物体和非同质纹理物体的检测,对非纹理物体 的检测也可取 得不错的效果。 在整个检测过程中,我们采用了可调控金字塔的纹理分析和重构技术。与传 统的小波纹理分析技术不同,我们在小波域中加入处理物体变形和纹理影响的容 忍度控制算法,来实现容忍物体变形和对纹理影响鲁棒的目的。最后可调控金字 塔的重构保证了缺陷区域物理意义恢复的准确性。实验阶段,我们检测了一系列 具有实际应用价值的图像。实验结果表明 本文提出的纹理物体缺陷检测算法具有 高效性和易于实现性。 关键字: 缺陷检测;纹理;物体变形;可调控金字塔;重构
Keywords: defect detection, texture, object distortion, steerable pyramid, reconstruction
II
OpenGL功能简介
OpenGL基本功能(9/11)
反走样(Antialiasing)
线段在计算机中是通过一系列的像素来近似 逼近的,而这些像素实际上是一个个的小正 方形,因此线段常常呈锯齿状,这被称为走 样(Aliasing) OpenGL通过计算线段对各个像素的不同覆盖 率来实现反走样(Antialiasing)
顶点数据 Vertex data 求值器 Evaluators
对每个顶点的操作以及 图元装配 Per-vertex operations and primitive assembly
OpenGL渲染流水线(14/20)
光栅化(Rasterization)
光栅化负责将几何数据和像素数据转换为片元 (Fragment) 片元和将来要显示的像素一一对应 为每一个片元指定颜色和深度值 雾(Fog)、纹理(Texture)操作
对每个顶点的操作和图元装配顶点数据顶点数据vertexdata求值器求值器evaluators对每个顶点的操作以及图元装配图元装配pervertexoperationsandprimitiveassembly对每个顶点的操作以及顶点顶点vertex模型视图矩阵模型视图矩阵modelviewmatrix投影矩阵投影矩阵projectmatrix透视除法透视除法perspectivedivision视区变换视区变换viewporttransform对象坐标对象坐标object人眼坐标人眼坐标eye裁剪裁剪clip归一化归一化normalize窗口坐标窗口坐标windowopengl渲染流水线1420
OpenGL基本功能(7/11)
光照和材质
在现实生活中,物体因为受光照射和自身对 各种频率光波的吸收与反射能力的不同,而 呈现各自不同的颜色 OpenGL的实现
Thermo-calc软件-TCCP用户指南 (有目录索引)
Thermo-Calc®User’s GuideVersion PThermo-Calc Software ABStockholm Technology ParkBjörnnäsvägen 21SE-113 47 Stockholm, SwedenCopyright © 1995-2003 Foundation of Computational ThermodynamicsStockholm, Sweden目录第1部分一般介绍 (12)1.1 计算热力学 (12)1.2 Thermo-Calc软件/数据库/界面包 (12)1.3 致谢 (13)1.4 版本历史 (13)1.5 Thermo-Calc软件包的通用结构 (13)1.6 各类硬件上Thermo-Calc软件包的有效性 (14)1.7 使用Thermo-Calc软件包的好处 (14)第2部分如何成为Thermo-Calc专家 (14)2.1 如何容易地使用本用户指南 (14)2.2 如何安装和维护Thermo-Calc软件包 (16)2.2.1 许可要求 (16)2.2.2 安装程序 (16)2.2.3 维护当前和以前版本 (16)2.2.4 使TCC执行更方便 (16)2.3 如何成为Thermo-Calc专家 (16)2.3.1 从TCSAB与其世界各地的代理获得迅速技术支持 (17)2.3.2 日常使用各种Thermo-Calc功能 (17)2.3.3 以专业的和高质量的标准提交结果 (17)2.3.4 通过各种渠道相互交换经验 (17)第3部分Thermo-Calc软件系统 (17)3.1 Thermo-Calc软件系统的目标 (17)3.2 一些热力学术语的介绍 (18)3.2.1 热力学 (18)3.2.2 体系、组元、相、组成、物种(System, component, phases, constituents and species) (18)3.2.3 结构、亚点阵和位置 (19)3.2.4 成分、构成、位置分数、摩尔分数和浓度(composition, constitution, site fractions, molefractions and concentration) (19)3.2.5 平衡态和状态变量 (19)3.2.6 导出变量 (22)3.2.7 Gibbs相规则 (25)3.2.8 状态的热力学函数 (25)3.2.9 具有多相的体系 (25)3.2.10 不可逆热力学 (26)3.2.11 热力学模型 (26)3.2.12 与各种状态变量有关的Gibbs能 (27)3.2.13 参考态与标准态 (27)3.2.14 溶解度范围 (28)3.2.15 驱动力 (28)3.2.16 化学反应 (28)3.2.17 与平衡常数方法相对的Gibbs能最小化技术 (28)3.2.18 平衡计算 (29)3.3 热力学数据 (30)3.3.1 数据结构 (30)3.3.3 数据估价 (32)3.3.6 数据加密 (33)3.4 用户界面 (34)3.4.1 普通结构 (34)3.4.2 缩写 (34)3.4.3 过程机制(history mechanism) (35)3.4.4 工作目录和目标目录(Working directory and target directory) (35)3.4.5 参数转换为命令 (36)3.4.6 缺省值 (36)3.4.7 不理解的问题 (36)3.4.8 帮助与信息 (36)3.4.9 出错消息 (36)3.4.10 控制符 (36)3.4.11 私人文件 (36)3.4.12 宏工具 (37)3.4.13 模块性 (37)3.5 Thermo-Calc中的模块 (37)3.5.1 基本模块 (37)3.7 Thermo-Calc编程界面 (39)3.7.1 Thermo-Calc作为引肇 (39)3.7.2 Thermo-Calc应用编程界面:TQ和TCAPI (40)3.7.3 在其它软件包中开发Thermo-Calc工具箱 (43)3.7.4 材料性质计算核材料工艺模拟的应用 (43)3.8 Thermo-Calc的功能 (44)3.9 Thermo-Calc应用 (44)第4部分Thermo-Calc数据库描述 (45)4.1 引言 (45)4.2 Thermo-Calc数据库描述形式 (45)第5部分数据库模块(TDB)——用户指南 (55)5.1 引言 (55)5.2 TDB模块中用户界面 (56)5.3 开始 (56)5.3.1 SWITCH-DATABASE (56)5.3.2 LIST-DATABASE ELEMENT (56)5.3.3 DEFINE_ELEMENTS (56)5.3.4 LIST_SYSTEM CONSTITUENT (56)5.3.5 REJECT PHASE (56)5.3.6 RESTORE PHASE (56)5.3.7 GET_DATA (56)5.4 所有TDB监视命令的描述 (56)5.4.1 AMEND_SELACTION (56)5.4.6 DEFINE_SPECIES (58)5.4.7 DEFINE_SYSTEM (58)5.4.8 EXCLUDE_UNUSED_SPECIES (58)5.4.9 EXIT (58)5.4.10 GET_DATA (58)5.4.11 GOTO_MODULE (59)5.4.12 HELP (59)5.4.13 INFORMA TION (59)5.4.14 LIST_DATABASE (60)5.4.15 LIST_SYSTEM (60)5.4.16 MERGE_WITH_DA TABASES (61)5.4.17 NEW_DIRECTORY_FILE (61)5.4.18 REJECT (61)5.4.19 RESTORE (62)5.4.20 SET_AUTO_APPEND_DA TABASE (62)5.4.21 SWITCH_DA TABASE (63)5.5 扩展命令 (64)第6部分数据库模块(TDB)——管理指南 (64)6.1 引言 (64)6.2 TDB模块的初始化 (65)6.3 数据库定义文件语法 (66)6.3.1 ELEMENT (67)6.3.2 SPECIES (67)6.3.3 PHASE (67)6.3.4 CONSTITUENT (67)6.3.5 ADD_CONSTITUENT (68)6.3.6 COMPOUND_PHASE (68)6.3.7 ALLOTROPIC_PHASE (68)6.3.8 TEMPERA TURE_LIMITS (68)6.3.9 DEFINE_SYSTEM_DEFAULT (69)6.3.10 DEFAULT_COMMAND (69)6.3.11 DATABASE_INFORMATION (69)6.3.12 TYPE_DEFINITION (69)6.3.13 FTP_FILE (70)6.3.14 FUNCTION (70)6.3.15 PARAMETER (72)6.3.16 OPTIONS (73)6.3.17 TABLE (73)6.3.18 ASSESSED_SYSTEMS (73)6.3.19 REFERENCE_FILE (74)6.3.20 LIST_OF_REFERENCE (75)6.3.21 CASE与ENDCASE (76)6.3.22 VERSION_DA TA (76)6.5 数据库定义文件实例 (77)6.5.1 例1:一个小的钢数据库 (77)6.5.2 例2:Sb-Sn系个人数据库 (78)第7部分制表模块(TAB) (81)7.1 引言 (81)7.2 一般命令 (81)7.2.1 HELP (81)7.2.2 GOTO_MODULE (81)7.2.3 BACK (82)7.2.4 EXIT (82)7.2.5 PATCH (82)7.3 重要命令 (82)7.3.1 TABULATE_SUBSTANCE (82)7.3.2 TABULATE_REACTION (85)7.3.3 ENTER_REACTION (86)7.3.4 SWITCH_DA TABASE (87)7.3.5 ENTER_FUNCTION (88)7.3.6 TABULATE_DERIV A TIVES (89)7.3.7 LIST_SUBSTANCE (91)7.4 其它命令 (92)7.4.1 SET_ENERGY_UNIT (92)7.4.2 SET_PLOT_FORMAT (92)7.4.3 MACRO_FILE_OPEN (92)7.4.4 SET_INTERACTIVE (93)7.5 绘制表 (93)第8部分平衡计算模块(POL Y) (94)8.1 引言 (94)8.2 开始 (95)8.3 基本热力学 (95)8.3.1 体系与相 (95)8.3.2 组元(Species) (95)8.3.3 状态变量 (96)8.3.4 组分 (97)8.3.5 条件 (98)8.4 不同类型的计算 (98)8.4.1 计算单一平衡 (98)8.4.2 性质图的Steping计算 (99)8.4.3 凝固路径模拟 (99)8.4.4 仲平衡与T0温度模拟 (99)8.4.5 相图的Mapping计算 (101)8.4.6 势图计算 (101)8.4.7 Pourbaix图计算 (101)8.4.8 绘制图 (101)8.5.4 更高阶相图 (104)8.5.5 性质图 (104)8.6 普通命令 (104)8.6.1 HELP (104)8.6.2 INFORMA TION (104)8.6.3 GOTO_MODULE (105)8.6.4 BACK (105)8.6.5 SET_INTERACTIVE (105)8.6.6 EXIT (106)8.7 基本命令 (106)8.7.1 SET_CONDITION (106)8.7.2 RESET_CONDITION (107)8.7.3 LIST_CONDITIONS (107)8.7.4 COMPUTE_EQUILIBRIUM (107)8.7.6 DEFINE_MATERIAL (108)8.7.6 DEFINE_DIAGRAM (111)8.8 保存和读取POL Y数据结构的命令 (112)8.8.1 SA VE_WORKSPACES (112)8.8.2 READ_WORKSPACES (113)8.9 计算与绘图命令 (114)8.9.1 SET_AXIS_V ARIABLE (114)8.9.2 LIST_AXIS_V ARIABLE (114)8.9.3 MAP (114)8.9.4 STEP_WITH_OPTIONS (115)8.9.5 ADD_INITIAL_EQUILIBRIUM (117)8.9.6 POST (118)8.10 其它有帮助的命令 (118)8.10.1 CHANGE_STA TUS (118)8.10.2 LIST_STA TUS (119)8.10.3 COMPUTE_TRANSITION (120)8.10.4 SET_ALL_START_V ALUES (121)8.10.5 SHOW_V ALUE (122)8.10.6 SET_INPUT_AMOUNTS (122)8.10.7 SET_REFERENCE_STA TE (122)8.10.8 ENTER_SYMBOL (123)8.10.9 LIST_SYMBOLS (124)8.10.10 EV ALUATE_FUNCTIONS (124)8.10.11 TABULATE (124)8.11 高级命令 (125)8.11.1 AMEND_STORED_EQUILIBRIA (125)8.11.3 DELETE_INITIAL_EQUILIBRIUM (126)8.11.4 LIST_INITIAL_EQUILIBRIA (126)8.11.5 LOAD_INITIAL_EQUILIBRIUM (126)8.11.10 SELECT_EQUILIBRIUM (128)8.11.11 SET_NUMERICAL_LIMITS (128)8.11.12 SET_START_CONSTITUTION (129)8.11.13 SET_START_V ALUE (129)8.11.14 PATCH (129)8.11.15 RECOVER_START_V ALUE (129)8.11.16 SPECIAL_OPTIONS (129)8.12 水溶液 (132)8.13 排除故障 (133)8.13.1 第一步 (133)8.13.2 第二步 (133)8.13.3 第三步 (133)8.14 频繁提问的问题 (134)8.14.1 程序中为什么只得到半行? (134)8.14.2 在已经保存之后为什么不能绘图? (134)8.14.3 为什么G.T不总是与-S相同? (134)8.14.4 如何获得组元偏焓 (135)8.14.5 为什么H(LIQUID) 是零而HM(LIQUID)不是零 (135)8.14.6 即使石墨是稳定的为什么碳活度小于1? (135)8.14.7 如何获得过剩Gibbs能? (135)8.14.8 当得到交叉结线而不是混溶裂隙时什么是错的? (135)8.14.9 怎么能直接计算最大混溶裂隙? (136)第9部分后处理模块(POST) (136)9.1 引言 (136)9.2 一般命令 (137)9.2.1 HELP (137)9.2.2 BACK (137)9.2.3 EXIT (137)9.3 重要命令 (137)9.3.1 SET_DIAGRAM_AXIS (137)9.3.2 SET_DIAGRAM_TYPE (138)9.3.3 SET_LABEL_CORVE_OPTION (139)9.3.5 MODIFY_LABEL_TEXT (139)9.3.6 SET_PLOT_FORMAT (140)9.3.7 PLOT_DIAGRAM (141)9.3.8 PRINT_DIAGRAM (142)9.3.9 DUMP_DIAGRAM (143)9.3.10 SET_SCALING_STA TUS (144)9.3.11 SET_TITLE (144)9.3.12 LIST_PLOT_SETTINGS (144)9.4 实验数据文件绘图命令 (144)9.4.1 APPEND_EXPERIMENTAL_DA TA (144)9.4.2 MAKE_EXPERIMENTAL_DA TAFILE (145)9.5.3 SET_AXIS_LENGTH (147)9.5.4 SET_AXIS_TEXT_STATUS (147)9.5.5 SET_AXIS_TYPE (147)9.5.6 SET_COLOR (147)9.5.7 SET_CORNER_TEXT (148)9.5.8 SET_FONT (148)9.5.9 SET_INTERACTIVE_MODE (149)9.5.10 SET_PLOT_OPTION (149)9.5.11 SET_PREFIX_SCALING (149)9.5.12 SET_REFERENCE_STA TE (149)9.5.13 SET_TIELINE_STA TE (150)9.5.14 SET_TRUE_MANUAL_SCALING (150)9.5.15 TABULATE (150)9.6 奇特的命令 (150)9.6.1 PATCH_WORKSPACE (150)9.6.2 RESTORE_PHASE_IN_PLOT (150)9.6.3 REINIATE_PLOT_SETTINGS (151)9.6.4 SET_AXIS_PLOT_STATUS (151)9.6.5 SET_PLOT_SIZE (151)9.6.6 SET_RASTER_STATUS (151)9.6.8 SUSPEND_PHASE_IN_PLOT (151)9.7 3D图标是:命令与演示 (151)9.7.1 CREATE_3D_PLOTFILE (153)9.7.2 在Cortona VRML Client阅读器中查看3D图 (154)第10部分一些特殊模块 (155)10.1 引言 (155)10.2 特殊模块生成或使用的文件 (156)10.2.1 POL Y3文件 (156)10.2.2 RCT文件 (156)10.2.3 GES5文件 (156)10.2.4 宏文件 (157)10.3 与特殊模块的交互 (157)10.4 BIN模块 (157)10.4.1 BIN模块的描述 (157)10.4.2 特定BIN模块数据库的结构 (161)10.4.3特定BIN计算的演示实例 (162)10.5 TERN 模块 (162)10.5.1 TERN 模块的描述 (162)10.5.2 特殊TERN模块数据库的结构 (166)10.5.3 TERN模块计算的演示实例 (167)10.6 POT模块 (167)10.7 POURBAIX 模块 (167)10.8 SCHAIL 模块 (167)11.2 热化学 (168)11.2.1 一些术语的定义 (168)11.2.2 元素与物种(Elements and species) (168)11.2.3 大小写模式 (169)11.2.4 相 (169)11.2.5 温度与压力的函数 (169)11.2.6 符号 (170)11.2.7 混溶裂隙 (170)11.3 热力学模型 (170)11.3.1 标准Gibbs能 (171)11.3.2 理想置换模型 (171)11.3.3 规则溶体模型 (171)11.3.4 使用组元而不是元素 (172)11.3.5 亚点阵模型—化合物能量公式 (172)11.3.6 离子液体模型,对具有有序化趋势的液体 (172)11.3.7 缔合模型 (173)11.3.8 准化学模型 (173)11.3.9 对Gibbs能的非化学贡献(如铁磁) (173)11.3.10 既有有序-无序转变的相 (173)11.3.11 CVM方法:关于有序/无序现象 (173)11.3.12 Birch-Murnaghan模型:关于高压贡献 (173)11.3.13 理想气体模型相对非理想气体/气体混合物模型 (173)11.3.14 DHLL和SIT模型:关于稀水溶液 (173)11.3.15 HKF和PITZ模型:对浓水溶液 (173)11.3.16 Flory-Huggins模型:对聚合物 (173)11.4 热力学参数 (173)11.5 数据结构 (175)11.5.1 构造 (175)11.5.2 Gibbs能参考表面 (175)11.5.3 过剩Gibbs能 (175)11.5.4 存储私有文件 (175)11.5.5 加密与不加密数据库 (176)11.6 GES系统的应用程序 (176)11.7 用户界面 (176)11.7.1 模块性和交互性 (177)11.7.2 控制符的使用 (177)11.8 帮助与信息的命令 (177)11.8.1 HELP (177)11.8.2 INFORMATION (177)11.9 改变模块与终止程序命令 (178)11.9.1 GOTO_MODULE (178)11.9.2 BACK (178)11.9.3 EXIT (178)11.10 输入数据命令 (178)11.10.4 ENTER_SYMBOL (180)11.10.5 ENTER_PARAMETER (181)11.11 列出数据的命令 (183)11.11.1 LIST_DATA (183)11.11.2 LIST_PHASE_DA TA (183)11.11.3 LIST_PARAMETER (184)11.11.4 LIST_SYMBOL (185)11.11.5 LIST_CONSTITUENT (185)11.11.6 LIST_STATUS (185)11.12 修改数据命令 (185)11.12.1 AMEND_ELEMENT_DA TA (185)11.12.2 AMEND_PHASE_DESCRIPTION (186)11.12.3 AMEND_SYMBOL (188)11.12.4 AMEND_PARAMETER (189)11.12.5 CHANGE_STATUS (191)11.12.6 PATCH_WORKSPACES (191)11.12.7 SET_R_AND_P_NORM (191)11.13 删除数据的命令 (192)11.13.1 REINITIATE (192)11.13.2 DELETE (192)11.14 存储或读取数据的命令 (192)11.14.1 SA VE_GES_WORKSPACE (192)11.14.2 READ_GES_WORKSPACE (193)11.15 其它命令 (193)11.15.1 SET_INTERACTIVE (193)第12部分优化模块(PARROT) (193)12.1 引言 (193)12.1.1 热力学数据库 (194)12.1.2 优化方法 (194)1 2.1.4 其它优化软件 (195)12.2 开始 (195)12.2.1 试验数据文件:POP文件 (195)12.2.2 图形试验文件:EXP文件 (197)12.2.3 系统定义文件:SETUP文件 (197)12.2.4 工作文件或存储文件:PAR文件 (198)12.2.5 各种文件名与其关系 (198)12.2.6 交互运行PARROT模块 (199)12.2.6.3 绘制中间结果 (199)12.2.6.4 实验数据的选择 (199)12.2.6.6 优化与连续优化 (200)12.2.7 参数修整 (200)12.2.8 交互完成的变化要求编译 (201)12.3 交替模式 (201)12.4 诀窍与处理 (201)12.4.4 参数量 (201)12.5 命令结构 (201)12.5.1 一些项的定义 (201)12.5.2 与其它模块连接的命令 (201)12.5.3 用户界面 (201)12.6 一般命令 (201)12.7 最频繁使用的命令 (202)12.8 其它命令 (203)第13部分编辑-实验模块(ED-EXP) (203)第14部分系统实用模块(SYS) (203)14.1 引言 (203)14.2 一般命令 (203)14.2.1 HELP (203)14.2.2 INFORMA TION (204)14.2.4 BACK (205)14.2.5 EXIT (205)14.2.6 SET_LOG_FILE (205)14.2.7 MACRO+FILE_OPEN (205)14.2.8 SET_PLOT_ENVIRONMENT (206)14.3 Odd命令 (207)14.3.1 SET_INTERACTIVE_MODE (207)14.3.2 SET_COMMAND_UNITS (207)14.3.4 LIST_FREE_WORKSPACE (207)14.3.5 PATCH (207)14.3.6 TRACE (207)14.3.7 STOP_ON_ERROR (208)14.3.8 OPEN_FILE (208)14.3.9 CLOSE_FILE (208)14.3.10 SET_TERMINAL (208)14.3.11 NEWS (208)14.3.12 HP_CALCULATOR (208)14.4 一般信息的显示 (209)第15部分数据绘图语言(DATAPLOT) (215)第1部分一般介绍1.1 计算热力学在近十年内与材料科学与工程相联系的计算机计算与模拟的研究与发展已经为定量设计各种材料产生了革命性的方法,热力学与动力学模型的广泛结合使预测材料成分、各种加工后的结构和性能。
Megawin MPC82G516A 8 位微处理器 说明书
11.1
11.1.1 11.1.2 11.1.3 11.1.4 11.1.5
This document contains information on a new product under development by Megawin. Megawin reserves the right to change or discontinue this product without notice. Megawin Technology Co., Ltd. 2008 All rights reserved.
模式0:13位定时/计数器................................................................…….....................................41 模式1:16位定时/计数器...............................................................……......................................42 模式2:8位自动加载....................................................................…...........................................42 模式3:两个8位定时/计数器 .........................................................………..................................43 定时器0的可编程时钟输出模式 ......................................................……….................................44
抗锯齿算法代码实现
抗锯齿算法代码实现抗锯齿算法是计算机图形学中常用的一种技术,用于减少图像边缘的锯齿状走样效果。
在本文中,我们将介绍抗锯齿算法的原理,并提供一个基于Python的代码实现。
1. 抗锯齿算法原理抗锯齿算法的核心思想是通过增加图像中像素的采样点数目,使得边缘更加平滑。
传统的图像是由像素组成的,每个像素只有一个颜色值。
而抗锯齿算法通过在边缘上添加额外的像素点,使得边缘的颜色过渡更加平滑。
常见的抗锯齿算法包括多重采样抗锯齿(MSAA)、超采样抗锯齿(SSAA)和快速近似抗锯齿(FXAA)等。
这些算法都有各自的优缺点,选择哪种算法取决于具体的应用场景和性能需求。
2. 抗锯齿算法代码实现下面是一个基于Python的简单抗锯齿算法实现示例:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef antialiasing(image, sample_rate):height, width, _ = image.shapenew_image = np.zeros((height * sample_rate, width * sample_rate, 3))for i in range(height):for j in range(width):for k in range(sample_rate):for l in range(sample_rate):new_image[i * sample_rate + k, j * sample_rate + l] = imag e[i, j]return new_image# 读取图像image = plt.imread('input.png')# 设置采样率sample_rate = 4# 调用抗锯齿算法new_image = antialiasing(image, sample_rate)# 显示原始图像和抗锯齿后的图像plt.subplot(1, 2, 1)plt.imshow(image)plt.title('Original Image')plt.subplot(1, 2, 2)plt.imshow(new_image)plt.title('Antialiased Image')plt.show()在这个示例中,我们使用了NumPy和Matplotlib库来处理图像数据和显示图像。
欧洲药典7.5版
INDEX
To aid users the index includes a reference to the supplement in which the latest version of a text can be found. For example : Amikacin sulfate...............................................7.5-4579 means the monograph Amikacin sulfate can be found on page 4579 of Supplement 7.5. Note that where no reference to a supplement is made, the text can be found in the principal volume.
English index ........................................................................ 4707
Latin index ................................................................................. 4739
EUROPEAN PHARMACOPபைடு நூலகம்EIA 7.5
Index
Numerics 1. General notices ................................................................... 7.5-4453 2.1.1. Droppers...................
ssd1963ql9使用手册
7.1 MCU INTERFACE .................................................................................................................................................16 7.1.1 6800 Mode ..................................................................................................................................................16 7.1.2 8080 Mode ..................................................................................................................................................16 7.1.3 Register Pin Mapping .................................................................................................................................16 7.1.4 Pixel Data Format ......................................................................................................................................16 7.1.5 Tearing Effect Signal (TE) ..........................................................................................................................17 7.2 SYSTEM CLOCK GENERATION .............................................................................................................................18 7.3 FRAME BUFFER....................................................................................................................................................19 7.4 SYSTEM CLOCK AND RESET MANAGER ...............................................................................................................19 7.5 LCD CONTROLLER ..............................................................................................................................................20 7.5.1 Display Format ...........................................................................................................................................20 7.5.2 General Purpose Input/Output (GPIO) ......................................................................................................20
clip微调代码
Clip微调代码简介Clip(Contrastive Language-Image Pretraining)是一种基于对比学习的语言图像预训练模型,由OpenAI开发。
它能够同时理解自然语言和视觉信息,并将二者联系起来,从而实现多模态的语义理解。
Clip的微调代码用于在特定任务上对预训练模型进行微调,以适应具体应用场景。
本文将详细介绍Clip微调代码的使用方法和相关注意事项,并提供示例代码和步骤。
Clip微调代码使用方法环境配置在使用Clip微调代码之前,需要先确保环境配置正确。
以下是所需环境配置的步骤:1.安装Python:Clip微调代码需要Python环境支持。
建议安装Python 3.6或更高版本。
2.安装PyTorch:PyTorch是Clip的依赖库,用于进行深度学习计算。
可以通过官方网站提供的命令行工具安装PyTorch。
3.安装Transformers库:Transformers库是一个流行的自然语言处理库,包含了各种预训练模型和相关工具函数。
可以通过pip命令安装Transformers库。
数据准备在进行Clip微调之前,需要准备好相应的数据集。
数据集应包含图像文件和对应的文本描述。
图像文件可以是常见格式,如JPEG或PNG,文本描述可以是简单的句子或短语。
模型微调Clip微调代码提供了一种简单且灵活的方式来微调预训练模型。
以下是进行模型微调的基本步骤:1.导入所需库和模块:import torchfrom transformers import CLIPProcessor, CLIPModel, AdamW# 设置设备device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")2.加载预训练模型和处理器:model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")3.准备数据集:# 加载图像文件和文本描述image_files = ["image1.jpg", "image2.jpg", ...]text_descriptions = ["description 1", "description 2", ...]# 预处理图像和文本inputs = processor(text=text_descriptions, images=image_files, return_tensors= "pt", padding=True)inputs.to(device)4.定义微调任务:# 在这里定义你的微调任务,例如图像分类、文本检索等# 示例:图像分类任务labels = [0, 1, ...] # 图像对应的类别标签# 示例:文本检索任务query = "query text" # 待检索的文本# 将任务数据转换为模型输入if task_type == "classification":outputs = model(**inputs, labels=labels)elif task_type == "retrieval":outputs = model(**inputs, query=query)5.计算损失和梯度更新:loss = outputs.lossloss.backward()optimizer.step()6.微调模型:# 定义优化器和学习率optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)# 进行多个epoch的微调训练for epoch in range(num_epochs):# 在每个epoch中进行前向传播、反向传播和参数更新# ...7.保存微调后的模型:model.save_pretrained("path/to/save")模型评估与应用完成模型微调后,可以对微调后的模型进行评估和应用。
clip微调实践
clip微调实践
clip(Contrastive Language-Image Pre training)是一种基于对比学习的自监督学习方法,旨在利用大规模的文本和图像数据来训练图像表示模型。
虽然clip可以直接用于图像分类、图像生成等任务,但它最大的优势在于能够将文本和图像的语义联系进行学习。
clip的微调实践可以分为以下几个步骤:
1. 数据准备:准备好用于微调的图像和标注数据,可以使用自己的数据集或者公开的图像分类数据集。
确保数据集的标注信息与clip的预训练任务相对应。
2. 模型创建:根据clip的架构,创建一个相似的模型。
clip的模型由视觉编码器和文本编码器组成,可以使用已经预训练好的模型进行微调,也可以从头开始训练。
3. 损失函数定义:定义适合微调任务的损失函数。
根据微调任务的具体要求,可以选择分类损失、生成对抗损失等。
4. 参数微调:使用微调数据集对模型进行参数微调。
可以通过迭代训练和调整超参数来提高模型的性能。
5. 模型评估:使用验证集或测试集对微调后的模型进行评估。
评估指标可以是准确率、F1分数、生成结果的质量等。
6. 可视化分析:通过可视化方法,观察微调后模型的表现。
可
以选择一些图像和对应的文本进行输入,观察模型在这些样本上的输出结果,判断模型是否能够正确地将图像和文本联系起来。
通过以上实践步骤,可以实现对clip模型的微调,使其在特定任务上达到更好的性能。
这种自监督学习的方法为图像和文本之间的语义对齐提供了一种新的思路,对于许多视觉和自然语言处理任务都具有潜在的应用价值。
SILC超像素分割算法详解(附Python代码)
SILC超像素分割算法详解(附Python代码)SILC算法详解⼀、原理介绍SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法⽤来⽣成超像素(superpixel)算法步骤:已知⼀副图像⼤⼩M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜⾊空间表现的颜⾊更全⾯假如预定义参数K,K为预⽣成的超像素数量,即预计将M*N⼤⼩的图像(像素数⽬即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围⼤⼩包含[(M*N)/K]个像素假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,S=sqrt(M*N/K)遍历操作,将每个像素块的中⼼点的坐标(x,y)及其lab的值保存起来,加⼊到事先定义好的集合中每个像素块的中⼼点默认是(S/2,S/2)进⾏获取的,有可能落在噪⾳点或者像素边缘(所谓像素边缘,即指像素突变处,⽐如从⿊⾊过渡到⽩⾊的交界处),这⾥,利⽤差分⽅式进⾏梯度计算,调整中⼼点:算法中,使⽤中⼼点的8领域像素点,计算获得最⼩梯度值的像素点,并将其作为新的中⼼点,差分计算梯度的公式:Gradient(x,y)=dx(i,j) + dy(i,j);dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j);dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j);遍历现中⼼点的8领域像素点,将其中计算得到最⼩Gradient值的像素点作为新的中⼼点调整完中⼼点后即需要进⾏像素点的聚类操作通过聚类的⽅式迭代计算新的聚类中⼼;⾸先,需要借助K-means聚类算法,将像素点进⾏归类,通过变换的欧⽒聚距离公式进⾏,公式如下(同时参考像素值和坐标值提取相似度):通过两个参数m和S来协调两种距离的⽐例分配。
参数S即是上⾯第③步计算得出的每个像素块的长度值,⽽参数M为LAB空间的距离可能最⼤值,其可取的范围建议为[1,40]为了节省时间,只遍历每个超像素块中⼼点周边的2S*2S区域内的像素点,计算该区域内每个像素点距离哪⼀个超像素块的中⼼点最近,并将其划分到其中;完成⼀次迭代后,重新计算每个超像素块的中⼼点坐标,并重新进⾏迭⼆、代码实现1import math2from skimage import io, color3import numpy as np45class Cluster(object):67 cluster_index = 189def__init__(self, row, col, l=0, a=0, b=0):10 self.update(row, col, l, a, b)11 self.pixels = []12 self.no = self.cluster_index13 Cluster.cluster_index += 11415def update(self, row, col, l, a, b):16 self.row = row17 self.col = col18 self.l = l19 self.a = a20 self.b = b212223class SLICProcessor(object):24 @staticmethod25def open_image(path):26 rgb = io.imread(path)27 lab_arr = color.rgb2lab(rgb)28return lab_arr2930 @staticmethod31def save_lab_image(path, lab_arr):32 rgb_arr = b2rgb(lab_arr)33 io.imsave(path, rgb_arr)3435def make_cluster(self, row, col):36 row=int(row)37 col=int(col)38return Cluster(row, col,39 self.data[row][col][0],40 self.data[row][col][1],41 self.data[row][col][2])4243def__init__(self, filename, K, M):44 self.K = K45 self.M = M4647 self.data = self.open_image(filename)48 self.rows = self.data.shape[0]49 self.cols = self.data.shape[1]50 self.N = self.rows * self.cols51 self.S = int(math.sqrt(self.N / self.K))5253 self.clusters = []54 bel = {}55 self.dis = np.full((self.rows, self.cols), np.inf)5657def init_clusters(self):58 row = self.S / 259 col = self.S / 260while row < self.rows:61while col < self.cols:62 self.clusters.append(self.make_cluster(row, col))63 col+= self.S64 col = self.S / 265 row += self.S6667def get_gradient(self, row, col):68if col + 1 >= self.cols:69 col = self.cols - 270if row + 1 >= self.rows:71 row = self.rows - 27273 gradient = (self.data[row + 1][col][0] +self.data[row][col+1][0]-2*self.data[row][col][0])+ \74 (self.data[row + 1][col][1] +self.data[row][col+1][1]-2*self.data[row][col][1]) + \75 (self.data[row + 1][col][2] +self.data[row][col+1][2]-2*self.data[row][col][2])7677return gradient7879def move_clusters(self):80for cluster in self.clusters:81 cluster_gradient = self.get_gradient(cluster.row, cluster.col)82for dh in range(-1, 2):83for dw in range(-1, 2):84 _row = cluster.row + dh85 _col = cluster.col + dw86 new_gradient = self.get_gradient(_row, _col)87if new_gradient < cluster_gradient:88 cluster.update(_row, _col, self.data[_row][_col][0], self.data[_row][_col][1], self.data[_row][_col][2])89 cluster_gradient = new_gradient9091def assignment(self):92for cluster in self.clusters:93for h in range(cluster.row - 2 * self.S, cluster.row + 2 * self.S):94if h < 0 or h >= self.rows: continue95for w in range(cluster.col - 2 * self.S, cluster.col + 2 * self.S):96if w < 0 or w >= self.cols: continue97 L, A, B = self.data[h][w]98 Dc = math.sqrt(99 math.pow(L - cluster.l, 2) +100 math.pow(A - cluster.a, 2) +101 math.pow(B - cluster.b, 2))102 Ds = math.sqrt(103 math.pow(h - cluster.row, 2) +104 math.pow(w - cluster.col, 2))105 D = math.sqrt(math.pow(Dc / self.M, 2) + math.pow(Ds / self.S, 2))106if D < self.dis[h][w]:107if (h, w) not in bel:108 bel[(h, w)] = cluster109 cluster.pixels.append((h, w))110else:111 bel[(h, w)].pixels.remove((h, w))112 bel[(h, w)] = cluster113 cluster.pixels.append((h, w))114 self.dis[h][w] = D115116def update_cluster(self):117for cluster in self.clusters:118 sum_h = sum_w = number = 0119for p in cluster.pixels:120 sum_h += p[0]121 sum_w += p[1]122 number += 1123 _h =int( sum_h / number)124 _w =int( sum_w / number)125 cluster.update(_h, _w, self.data[_h][_w][0], self.data[_h][_w][1], self.data[_h][_w][2])126127def save_current_image(self, name):128 image_arr = np.copy(self.data)129for cluster in self.clusters:130for p in cluster.pixels:131 image_arr[p[0]][p[1]][0] = cluster.l132 image_arr[p[0]][p[1]][1] = cluster.a133 image_arr[p[0]][p[1]][2] = cluster.b134 image_arr[cluster.row][cluster.col][0] = 0135 image_arr[cluster.row][cluster.col][1] = 0136 image_arr[cluster.row][cluster.col][2] = 0137 self.save_lab_image(name, image_arr)138139def iterates(self):140 self.init_clusters()141 self.move_clusters()142#考虑到效率和效果,折中选择迭代10次143for i in range(10):144 self.assignment()145 self.update_cluster()146 self.save_current_image("output.jpg")147148149if__name__ == '__main__':150 p = SLICProcessor('beauty.jpg', 200, 40)151 p.iterates()三、运⾏效果截图(原图)(效果图)代码参考了https:///laixintao/slic-python-implementation,且做了改进作为⼀枚技术⼩⽩,写这篇笔记的时候参考了很多博客论⽂,在这⾥表⽰感谢,转载请注明出处......。
clip模型训练参数
Clip模型训练参数Clip模型是一种基于对比学习的视觉与语言模型,由OpenAI团队于2021年提出。
它能够通过联合训练图像和文本,实现跨模态的视觉与语言理解。
Clip模型的训练参数是指在训练过程中所使用的各种参数设置,包括模型架构、损失函数、优化器、学习率等。
模型架构Clip模型的核心思想是通过学习一个视觉编码器和一个文本编码器,将图像和文本映射到一个共同的嵌入空间中。
在训练过程中,图像和文本通过对比损失函数进行联合训练,使得相似的图像和文本在嵌入空间中距离更近,不相似的图像和文本距离更远。
具体来说,Clip模型采用了一种双流架构,其中一个流是图像编码器,另一个流是文本编码器。
图像编码器使用一个预训练的卷积神经网络(如ViT或ResNet)来提取图像的特征表示,文本编码器则使用一个Transformer模型来编码文本。
两个编码器的输出都是一个固定长度的向量,表示了图像和文本在嵌入空间中的位置。
损失函数Clip模型的训练过程中使用的损失函数是对比损失函数,通过最大化相似图像和文本的相似度,以及最小化不相似图像和文本的相似度来优化模型。
具体来说,Clip模型使用了一种叫做”normalized temperature-scaled cross entropy loss”的损失函数。
在训练过程中,对于每个图像和文本对,Clip模型计算它们在嵌入空间中的相似度,并将相似度转化为概率分布。
然后,模型使用这个概率分布来计算对比损失,最小化相似图像和文本的相似度,最大化不相似图像和文本的相似度。
优化器和学习率Clip模型的训练过程中使用的优化器是Adam优化器,它是一种常用的梯度下降优化算法。
Adam优化器结合了动量法和自适应学习率的特点,能够在训练过程中自动调整学习率。
在使用Adam优化器时,需要设置一些参数,包括学习率、动量参数、权重衰减等。
学习率决定了模型在每次更新参数时的步长大小,动量参数决定了模型在更新参数时的方向,权重衰减则用于控制模型的正则化程度。
clip模型的训练
clip模型的训练介绍随着人工智能的不断发展,计算机视觉技术在图像和视频处理中起着重要的作用。
然而,传统的计算机视觉模型往往需要大量的标注数据来进行训练,而这些标注数据的获取成本很高。
为了解决这个问题,OpenAI提出了一种名为CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining)的模型,它可以通过学习文本和图像之间的关系,实现无监督的图像分类和检索。
CLIP模型的原理CLIP模型的核心思想是将图像和文本嵌入空间映射到同一个特征空间中,通过计算它们之间的相似性来进行分类或检索。
具体来说,CLIP模型包括两个部分:视觉处理器和文本处理器。
视觉处理器视觉处理器使用一个卷积神经网络(CNN)来提取图像的特征。
该网络通常是预训练的,例如使用ImageNet数据集进行训练。
通过将图像传入CNN,我们可以得到一个固定长度的向量表示,即图像的嵌入向量。
文本处理器文本处理器使用一个Transformer模型来处理文本。
该模型通常是使用大规模的文本语料库进行预训练的。
通过将文本输入Transformer模型,我们可以得到一个固定长度的向量表示,即文本的嵌入向量。
对比学习CLIP模型使用对比学习的方法来训练视觉和文本处理器。
对于每个图像,模型会随机选择一个相关的文本,并计算它们之间的相似性得分。
同时,对于每个文本,模型也会随机选择一个相关的图像,并计算它们之间的相似性得分。
通过最大化相关图像和文本的相似性得分,最小化不相关图像和文本的相似性得分,CLIP模型可以学习到一个能够将相关图像和文本映射到相似的嵌入空间中的模型。
CLIP模型的优势CLIP模型具有以下几个优势:1.无监督学习:CLIP模型可以通过无监督学习来进行训练,无需大量标注数据。
这使得模型的训练成本大大降低。
2.多模态学习:CLIP模型可以处理图像和文本之间的关系,实现图像分类和检索。
这使得模型在多个任务上具有很强的泛化能力。
ERDAS影像融合操作流程
影象融合流程影像融合在影象解译模块和雷达影象处理模块中都有, 但是雷达模块中的处理效果要相 对好一些,下面就两个不同模块中的融合处理流程进行分别介绍。
一、影象解译模块( Interpreter ),在弹出的 Interpreter 菜单中选则 Spatial Enhancement择 Resolution Merge (分辨率融合)选项。
弹出对话框如下空间增强)弹出 1)Spatial Enhancement 菜单,再选在Resolution Merge 对话框中需要设置下列参数1) 确定高分辨率输入文件( high Resolution input file );2) 选择影象波段;3) 确定多光谱输入文件( multispectral input file );4) 定义输出文件;5) 选择融合方法。
在分辨率变换中,erdas 提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、Multipalcative( 乘积变换) 、Broveytransform( 比值变换)。
其图象分别如下:Principal Component(主成分变换法)Multipalcative(乘积变换)Brovey transform(比值变换)6)选择重采样方法。
系统提供了两种重采样方法Nearest Neighbor(邻近像元法)Bilinbear Interpolation (二次线形内插)和Cubic Convolution (立方卷积)。
其中以Cubic Convolution 方法最为平滑。
7)确定Output Options 输出图象选项。
选择Lgnore Zero Stats ,可以忽略像素值为0 的像素;(8)确定Layer Selection(输出图象波段组合);(9)确定Data Type(输出数据类型);(10)击OK 按钮执行操作。
2)在Spatial Enhancement 菜单中选择wavelet Resolution Merge (小波融合),弹出对话框如下:在wavelet Resolution Merge 对话框中我们要设置参数:1)确定高分辨率输入文件(high Resolution input file );2)选择影象波段;3)确定多光谱输入文件(multispectral input file );4)定义输出文件;5)选择融合方法在小波融合中,erdas 提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、ISH(色彩变换)、Single Band(单波段变换)。
rio.clip函数说明 -回复
rio.clip函数说明-回复rio.clip函数是Python中rasterio库中一个非常有用的函数,可以用于剪裁栅格数据集。
本文将分步骤详细介绍rio.clip函数的用法及常见应用场景。
第一步是导入需要的库,并打开待剪裁的栅格数据集。
首先,我们需要导入rasterio库,以及其他可能需要使用的库,如numpy和matplotlib。
接下来,使用rasterio的open函数打开待剪裁的栅格数据集,并将其赋值给一个变量,以便后续的操作。
pythonimport rasterioimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 打开待剪裁的栅格数据集src = rasterio.open('path/to/raster.tif')第二步是定义剪裁的范围。
使用rio.clip函数时,需要指定一个几何对象来表示剪裁的范围。
常见的几何对象包括点、线、多边形等。
在此过程中,我们可以使用shapely库来创建几何对象。
可以使用shapely的Point、LineString和Polygon等类来创建相应的几何对象。
pythonfrom shapely.geometry import Point, LineString, Polygon# 创建一个多边形几何对象表示剪裁范围clip_geometry = Polygon([(x1, y1), (x2, y1), (x2, y2), (x1, y2), (x1,y1)])第三步是调用rio.clip函数进行剪裁。
调用rio.clip函数时,需要传入待剪裁的栅格数据集、剪裁的范围以及一些可选的参数。
可选参数中最常用的是输出文件的名称和剪裁后栅格数据的像素类型等。
剪裁后的栅格数据将存储在一个新的栅格数据集中,并返回这个新的数据集对象。
python# 调用rio.clip函数进行剪裁clipped_data = rasterio.clip(src, [clip_geometry], nodata=None, crop=True, all_touched=False, indexes=None, out_shape=None, transform=None, from_disk=False, in_memory=True)# 可选参数说明:# nodata指定要忽略的像素值# crop指定是否根据剪裁区域调整该区域的大小# all_touched指定如果几何对象与多个像素相交,是否将其所有像素都包含在剪裁结果中# indexes指定要剪裁的栅格数据集的波段索引,如果不指定,则剪裁所有波段# out_shape指定剪裁后的输出大小,默认使用剪裁范围的大小# transform指定剪裁后的栅格数据的仿射变换矩阵,默认使用待剪裁数据集的仿射变换矩阵# from_disk指定是否直接从磁盘读取栅格数据进行剪裁,默认为False,表示从内存中读取数据# in_memory指定是否将输出数据存储在内存中,默认为True,表示在内存中存储数据第四步是对剪裁后的数据进行进一步处理和分析。
ArcGIS影像构建金字塔小窍门
ArcGIS影像构建金字塔小窍门摘要:在对影像构建金字塔的过程中,有一个问题常常困扰着我们,那就是如何提速金字塔的构建?下面我们就一起来看几个增速金字塔构建的小窍门。
在对影像构建金字塔的过程中,有一个问题常常困扰着我们,那就是如何提速金字塔的构建?下面我们就一起来看几个增速金字塔构建的小窍门。
1、ArcGIS中金字塔如何创建呢?单景影像金字塔构建:ArcToolbox->Data ManagementTools->Raster->Raster Properties->Build Pyramids对于尚未构建金字塔的单景影像,在影像添加至ArcMap窗口时,会得到“是否构建金字塔”的提示,这个时候也可以选择构建金字塔。
批量影像金字塔构建:ArcToolbox->Data ManagementTools->Raster->Raster Properties-> Build Pyramids And Statistics对于数据量比较大的影像,推荐利用批量工具进行金字塔构建。
2、如何提速金字塔的构建呢?金字塔构建过程中有几个可设的参数,它们正是提速金字塔构建的秘密所在。
如上图所示,红框中的可选项。
(1)金字塔级别Pyramidlevels (optional)金字塔等级是指建立的金字塔层级数量。
默认的级别是-1,此时会构建完整的影像金字塔。
如果这里设成空值,得到的效果和-1相同。
如果设为0,那么将不会建立金字塔。
同时,这也是删除影像金字塔的方法。
金字塔最高级别可以设为29,任何高于29的值都会当作-1处理。
通过上面的描述大家应该清楚,如果按照默认的设置,完整的构建出影像金字塔,耗费的时间一定会较长,所以可以根据需要进行金字塔级别设置。
(2)重采样方法Pyramidresampling technique (optional)重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值(BILINEAR)、最临近像元法(NEAREST)、三次卷积法(CUBIC)。
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• If H•p > 0 and H•q > 0
– pass through
• If H•p < 0 and H•q < 0
– clipped out
n q
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
Clipping against the frustum
H = (A,B,C,D)
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
Clipping a Point with respect to a Plane
• If d = H•p 0 Pass through
• If d = H•p < 0: Clip (or cull or reject)
• Homogenous point: (x,y,z,w)
infinite number of equivalent homogenous coordinates: (sx, sy, sz, sw)
• Homogenous Plane Equation: Ax+By+Cz+D = 0 → H = (A,B,C,D)
far
• User may define additional clipping planes
near
right bottom
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
Why clip?
• Avoid degeneracies
– Don’t draw stuff behind the eye – Avoid division by 0 and overflow
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
Clipping
• Eliminate portions of objects outside the viewing frustum • View Frustum
– boundaries of the image plane projected in 3D left – a near & far clipping plane top
• Efficiency
– Don’t waste time on objects outside the image boundary
• Other graphics applications (often non-convex)
– Hidden-surface removal, Shadows, Picking, Binning, CSG (Boolean) operations (2D & 3D)
The Graphics Pipeline: Line Clipping & Line Rasterization
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
Last Time?
Modeling Transformations Illumination (Shading) Viewing Transformation (Perspective / Orthographic) Clipping Projection (to Screen Space) Scan Conversion (Rasterization) Visibility / Display
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
• Ray Tracing vs. Scan Conversion • Overview of the Graphics Pipeline • Projective Transformations
Questions?
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
• • • •
Overview of Rasterization Line Rasterization Circle Rasterization Antialiased Lines
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
Implicit 3D Plane Equation
q
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
Segment Clipping
• If H•p > 0 and H•q < 0
– clip q to plane
p
• If H•p < 0 and H•q > 0
– clip p to plane
• If H•p > 0 and H•q > 0
Hnear = ( 0 0 –1 –near) Hfar = ( 0 0 1 far ) Hbottom = ( 0 near bottom 0 ) (left, bottom, –near) Htop = ( 0 –near –top 0 ) Hleft = ( left near 0 0 ) Hright = (–right –near 0 0 ) MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
• For each frustum plane H
– – – – If H•p > 0 and H•q < 0, clip q to H If H•p < 0 and H•q > 0, clip p to H If H•p > 0 and H•q > 0, pass through If H•p < 0 and H•q < 0, clipped out
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
• Portions of the object outside the view frustum are removed
• Rasterize objects into pixels
Today
• • • • • • Why Clip? Line Clipping Overview of Rasterization Line Rasterization Circle Rasterization Antialiased Lines
H = (A,B,C,D)
Infinite number of equivalent plane expressions: sAx+sBy+sCz+sD = 0 → H = (sA,sB,sC,sD)
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
Point-to-Plane Distance
• Clip (or cull or reject) point p if any H•p < 0
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What are the View Frustum Planes?
(right*far/near, top*far/near, –far)
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Clipping strategies
• Don’t clip (and hope for the best) • Clip on-the-fly during rasterization • Analytical clipping: alter input geometry
Today: Line Clipping & Rasterization
Modeling Transformations Illumination (Shading) Viewing Transformation (Perspective / Orthographic) Clipping Projection (to Screen Space) Scan Conversion (Rasterization) Visibility / Display
– pass through
n
• If H•p < 0 and H•q < 0
q
MIT EECS 6.837, Durand and Cutler
Segment Clipping
• If H•p > 0 and H•q < 0
– clip q to plane
p
• If H•p < 0 and H•q > 0
Segment Clipping
• If H•p > 0 and H•q < 0
– clip q to plane
• If H•p < 0 and H•q > 0
– clip p to plane
n
• If H•p > 0 and H•q > 0 • If H•p < 0 and H•q < 0
p
Result is a single segment. Why?
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Line – Plane Intersection
• Explicit (Parametric) Line Equation
L(t) = P0 + t * (P1 – P0) L(t) = (1-t) * P0 + t * P1
Segment Clipping
• If H•p > 0 and H•q < 0
– clip q to plane
p n
• If H•p < 0 and H•q > 0 • If H•p > 0 and H•q > 0 • If H•p < 0 and H•q < 0