perpendicular在遥感领域的中文翻译

时间: 2024-03-04 18:51:40 浏览: 11
"perpendicular" 在遥感领域的中文翻译可以是"垂直的"。垂直是指两个物体或者物体的表面之间的角度为90度的情况。在遥感中,垂直常用于描述传感器或者卫星轨道相对于地球表面的朝向或者观测方向。例如,卫星轨道可以被设计为垂直于地球表面,这样可以最大程度地覆盖地球表面,并在不同的时间和地点获取遥感数据。
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AttributeError: 'LineString' object has no attribute 'perpendicular'

AttributeError: 'LineString' object has no attribute 'perpendicular'这个错误是因为在你的代码中调用了LineString对象的perpendicular()方法,但是这个方法并不存在,也就是说这个方法不属于LineString对象。如果你想要使用perpendicular()方法,可以使用Shapely库中的Point对象或者LineString对象的perpendicular_segment()方法。 如果你需要更详细的解释或者有其他相关问题,欢迎提出。以下是相关问题:

distance_perpendicular = math.sqrt(distance**2 / (1 + k2**2))

这是一个计算直线距离的公式,其中distance表示两点之间的距离,k2表示直线的斜率。该公式可以计算出一个点到直线的垂线距离,也就是所谓的“垂足距离”。公式中的math.sqrt()函数表示求平方根。 具体来说,该公式是通过将直线方程转化为点斜式,然后利用两点之间的距离公式和垂线长度公式得到的。其中,(x,y)表示直线上的一点,k表示直线斜率。 distance_perpendicular = math.sqrt(distance**2 / (1 + k2**2))

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3.4 Pair Interaction Feature The interaction pattern between two individuals is encoded by a spatial descriptor with view invariant relative pose encoding. Given the 3D locations of two individual detec- tions zi,zj and two pose features pi,pj, we represent the pairwise relationship using view normalization, pose co-occurrence encoding, semantic compression and a spatial histogram (see Fig. 5 for illustration). The view normalization is performed by rotating the two people in 3D space by θ with respect to their midpoint, making their connecting line perpendicular to the cam- era view point. In this step, the pose features are also shifted accordingly (e.g. if θ = 45‘, shift 1 dimension with a cycle). Then, the co-occurrence feature is obtained by building a 2-dimensional matrix in which each element (r, c) corresponds to min(pi(r), pj (c)). Although the feature is view invariant, there are still elements in the matrix that deliver the same semantic concepts (e.g. left-left and right-right). To reduce such unnecessary variance and obtain a compact representation, we perform another transformation by multiplying a semantic compression matrix Sc to the vector form of the co-occurrence feature. The matrix Sc is learned offline by enumerating all possible configurations of view points and grouping the pairs that are equivalent when rotated by 180 degrees. Finally, we obtain the pair interaction descriptor by building a spatial histogram based on the 3D distance between the two (bin centers at 0.2, 0.6, 2.0 and 6.5 m). Here, we use linear interpolation similarly to contextual feature in Sec. 3.3. Given the interac- tion descriptor for each pair, we represent the interaction feature φxx(xi,xj) using the confidence value from an SVM classifier trained on a dictionary of interaction labels Y.什么意思

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