dsm3617_6.1.img 下载

时间: 2023-09-08 19:02:46 浏览: 68
dsm3617_6.1.img 是Synology公司发布的一款固件映像文件。Synology是一家专门提供网络存储解决方案的公司，其产品主要包括网络存储设备(NAS)等。 首先，下载 dsm3617_6.1.img 文件之前，我们需要确认一些信息。这个文件是用于安装或升级 Synology 的硬件设备的系统固件。因此，我们需要确保下载的文件与我们的设备型号以及当前的系统版本兼容。 通常来说，dsm3617_6.1.img 是Synology公司推出的一款 DiskStation Manager (DSM) 系列固件的版本。而其 6.1 的版本号表示固件的主要版本为 6，次要版本为 1。这意味着这个固件版本在 6.x 版本中是一个重要的更新。 要下载 dsm3617_6.1.img 文件，我们可以通过以下步骤进行： 1. 打开 Synology 公司的官方网站或 Synology 支持页面。 2. 寻找软件或下载区域，通常可以在页面的顶部或底部找到相关链接。 3. 在下载区域中，选择适用于您的设备型号的相关选项。确保选择的选项是 dsm3617_6.1.img。 4. 点击下载按钮，系统将开始下载该固件映像文件 dsm3617_6.1.img。 5. 下载完成后，您可以将 dsm3617_6.1.img 文件保存到您电脑上的一个目录中，以备将来使用。 请注意，下载速度可能会受到您的网络连接质量的影响。如果下载过程中遇到问题，您可以尝试使用下载工具或者更换网络环境再次进行下载。 总之，dsm3617_6.1.img 是 Synology 公司推出的一款固件映像文件，适用于某些 Synology 网络存储设备的安装和升级。通过找到官方网站或支持页面，并按照指示下载该文件，您就可以获取到 dsm3617_6.1.img 文件并将其保存到计算机中。

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x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以将打印的坐标保存为文档

dsm_path = r'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array, x=...

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dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,...

extract_building_shadow(image, dsm_dataset.ReadAsArray(), 10, 10)这句代码是什么意思

这句代码调用名为 "extract_building_shadow" 的函数，并传递了四个参数：image，dsm_dataset.ReadAsArray()，10和10。其中，第一个参数 "image" 是一个包含彩色遥感图像数据的数组，第二个参数 "dsm_dataset....

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以用共线方程将地面点(X,Y,Z)反算其在原始航片中的像素值行列号( r,c),当原始航片该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当原始航片该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽并打印出遮蔽点

dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,...

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def extract_building_shadow(image, dsm, ground_spacing, radius): shadow_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.bool) for i in range(0, image.shape[0], ground_spacing): for j in range(0, image.shape[1], ground_spacing): if not np.any(shadow_mask[i, j]): center = (i, j) ground_height = dsm[i, j] for x, y in spiral_search(center, radius, ground_spacing): if x < 0 or x >= image.shape[0] or y < 0 or y >= image.shape[1]: continue if np.any(shadow_mask[x, y:]): continue height = dsm[x, y] if height > ground_height: shadow_mask[x, y] = True elif height == ground_height: if np.linalg.norm(np.array([x, y]) - np.array(center)) < \ np.linalg.norm(np.array([i, j]) - np.array(center)): shadow_mask[x, y] = True return shadow_mask image_path = 'C:\yingxiang\DJI_20230322140516_0026_V.JPG' image_dataset = gdal.Open(image_path) dsm_path = 'C:/sanwei/jianmo/Productions/Production_2/Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_dataset = gdal.Open(dsm_path) # 读取数据 image = image_dataset.ReadAsArray() dsm = dsm_dataset.ReadAsArray() # 获取地面分辨率 ground_spacing = dsm_dataset.GetGeoTransform()[1] # 关闭数据集 image_dataset = None dsm_dataset = None # 调用函数 shadow_mask = extract_building_shadow(image, dsm, 5, 10) # 打印结果 print(shadow_mask) # 将掩膜叠加在数字表面模型上 masked_dsm = np.copy(dsm) masked_dsm[shadow_mask] = np.nan # 将遮蔽区域的高程值设为nan plt.imshow(masked_dsm, cmap='terrain') plt.show()这段代码怎么改可以让索引是两个的

如果您是想要让 extract_building_shadow 函数的输入参数变为元组 (image, dsm)，那么只需要将函数的第一行修改为 def extract_building_shadow(data, ground_spacing, radius):，然后在函数内部将 image 和...

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