我有一个.tif文件(卫星图像)和一个相应的.tfw文件。我已经成功地转换了从世界文件中提取的坐标(lat/lng)，并且我已经使用Photoshop将.tif文件转换为.png文件。使用它，我在谷歌地图中添加了一个地面叠加层。图像的左上角看起来不错，但是当我离开那个角时，我的卫星图像和谷歌的图像之间的差异越来越大。我知道这与地球是圆的而不是平的有关。我正在做的事情是否可行，或者我是否遗漏了一两步？ 最佳答案 这只是需要验证的东西，但它可能会使覆盖层消失。来自:https://developers.google.com/maps/d

我有一些地理数据(下图将河流的路径显示为红点)，我想使用多段三次贝塞尔曲线对其进行近似。通过关于stackoverflow的其他问题here和here我从“GraphicsGems”中找到了PhilipJ.Schneider的算法。我成功地实现了它，并且可以报告说，即使有数千个点，它也非常快。不幸的是，这种速度有一些缺点，即拟合做得很草率。考虑下图:红点是我的原始数据，蓝线是施耐德算法创建的多段贝塞尔曲线。如您所见，该算法的输入是一个容差，该容差至少与绿线指示的一样高。然而，该算法创建了一个具有太多急转弯的贝塞尔曲线。您也可以在图像中看到这些不必要的急转弯。很容易想象一条贝塞尔曲线对于

我知道边缘检测问题之前已经发布(在Java中:CountthenumberofobjectsinanImage，与语言无关:Imageedgedetection)，但我想知道如何在python中实现它。我正在对一些简单形状(带有一些噪声的二进制形状)的边缘进行边缘检测和曲率计算。我知道有一些OpenCV包装器，但不确定哪个更好:pyopencv、pycv、pycvf？由于我基本上只做这两个任务，我也不确定自己实现它是否比使用库更快。 最佳答案 我们在积极开发的scikit-image中有分割和边缘检测算法，您可能会发现它们很有用:S

我正在使用特殊相机以1秒的固定时间间隔测量物体的x、y坐标(以厘米为单位)。我有一个numpy数组中的数据:a=np.array([[0.,0.],[0.3,0.],[1.25,-0.1],[2.1,-0.9],[2.85,-2.3],[3.8,-3.95],[5.,-5.75],[6.4,-7.8],[8.05,-9.9],[9.9,-11.6],[12.05,-12.85],[14.25,-13.7],[16.5,-13.8],[19.25,-13.35],[21.3,-12.2],[22.8,-10.5],[23.55,-8.15],[22.95,-6.1],[21.35,-3.

我在容器中有一个svg作为child。我正在使用这个package.svg在一侧弯曲，但在渲染时会失去这种曲率。Padding(padding:constEdgeInsets.only(left:30,right:30,bottom:10),child:ClipRRect(child:Container(alignment:Alignment.centerRight,child:SvgPicture.asset('assets/img/mask_purple_energizer.svg',height:200,width:1000,),color:Theme.of(context).c