斑点牛测绘师笔记_测绘能力pdf
时间: 2024-01-25 09:00:24 浏览: 61
《斑点牛测绘师笔记》是一本关于测绘能力的PDF电子书。这本书主要是为了帮助测绘师们提高自己的测绘能力而编写的。书中通过对斑点牛的测绘能力进行详细的讲解和分析,为测绘师们提供了宝贵的经验和技巧。
在这本书中,首先介绍了斑点牛作为测绘对象的特点和要求,包括斑点牛的体型特征、行为习性以及如何进行斑点牛的测绘工作。随后,通过实际案例和专家经验,详细介绍了如何使用各种测绘工具和技术,以提高测绘的准确性和效率。
此外,书中还涉及了测绘过程中可能遇到的问题和挑战,并提供了解决这些问题的方法和建议。同时,也强调了在测绘工作中的注意事项和安全措施,以确保测绘工作的顺利进行。
总的来说,《斑点牛测绘师笔记》是一本全面而实用的测绘能力指导书,它不仅帮助测绘师们更好地理解斑点牛的测绘工作,还能够提升他们在实际工作中的技能和水平。这本书对于从事测绘工作的人员来说,无疑是一本难得的宝藏。
相关问题
斑点牛测绘师笔记pdf
斑点牛测绘师笔记pdf是一份关于测绘师工作的笔记资料,在PDF格式中提供给测绘师们参考和学习。测绘师是一个专业的职业,负责测量和绘制地理空间数据,包括土地、水体和建筑物等。斑点牛测绘师笔记的PDF文件内容应该包括了测绘师在实际工作中常见的技术和知识点。这些笔记可能包括了测绘仪器的使用方法、测量和绘制地形图的步骤、坐标系和投影方法、地理信息系统(GIS)的应用等。通过学习斑点牛测绘师笔记,测绘师能够更好地掌握他们的专业技能,提高工作效率和准确性。此外,这份PDF文件可能还包含了一些实例和案例,以帮助测绘师更好地理解和应用所学知识。总之,斑点牛测绘师笔记pdf是一份为测绘师提供技术指导和知识梳理的资料,有助于他们在测绘工作中取得更好的成果。
python opencv轮廓检测_python opencv-斑点检测或圆形检测 - python
使用OpenCV进行轮廓检测、斑点检测或圆形检测可以使用以下代码:
首先,导入必要的库和读取图像:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
接下来,使用阈值处理将图像转换为二进制图像:
```python
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
```
接着,使用形态学操作去除噪点:
```python
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel,iterations=2)
```
对于轮廓检测,可以使用`cv2.findContours()`函数:
```python
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
对于斑点检测或圆形检测,可以使用`cv2.HoughCircles()`函数:
```python
circles = cv2.HoughCircles(opening,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
```
最后,可以将检测结果可视化:
```python
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,0,255), 2)
for i in circles[0,:]:
cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
完整代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel,iterations=2)
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
circles = cv2.HoughCircles(opening,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,0,255), 2)
for i in circles[0,:]:
cv2.circle(img,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```