简介:
标题中的“Surface-开源”指的是一个与表面可视化相关的开源项目。
在计算机图形学和数据分析领域,表面可视化是一种将三维数据转化为可交互的图形表示方法,它可以帮助用户理解复杂的数据结构和模式。
开源软件意味着源代码对公众开放,允许用户自由地使用、修改和分发,这通常促进了社区的合作开发和持续改进。
动态表面可视化是指能够实时更新和交互地展示表面变化的技术。
这种可视化方法特别适用于科学计算、医学成像、地质勘探等领域,其中数据可能随时间而动态变化。
例如,可以用来观察流体动力学模拟中的流动模式,或者监测地球表面的地形变化。
开源软件在Surface项目中的应用,意味着开发人员和用户可以透明地查看和贡献代码,以增强功能、修复问题或定制工具以满足特定需求。
开源软件的社区通常会提供活跃的论坛和技术支持,帮助用户解决遇到的问题,进一步推动技术的发展。
在压缩包文件“surface”中,可能包含了这个项目的源代码、文档、示例数据以及构建和运行项目的说明。
源代码通常由多种编程语言编写,如C++、Python或JavaScript,用于处理数据处理、图形渲染和用户交互等任务。
文档可能包括用户手册、开发者指南和API参考,帮助新用户理解和使用该软件。
示例数据则可用于演示软件的功能,而构建和运行说明则指导用户如何在自己的环境中安装和启动项目。
开源表面可视化软件通常依赖于一些库和框架,如OpenGL或WebGL进行图形渲染,NumPy或Pandas进行数据处理,以及可能的交互库如Qt或React来实现用户界面。
开发者可能还利用版本控制系统如Git来管理代码,以及持续集成/持续部署(CI/CD)工具确保代码质量。
Surface开源项目提供了一个平台,让研究者和工程师能够高效地探索和解释三维数据,同时得益于开源社区的创新和协作。
通过参与这个项目,无论是作为用户还是贡献者,都能享受到开源软件带来的诸多益处,包括灵活性、可扩展性和持续的技术支持。
2025/6/15 20:03:01 101KB
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osg用约束线去掉想去掉三角网的区域,实现地形的裁剪和编辑,方便灵活。
2025/6/15 0:08:08 5KB OSG
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基于OpenGL的三维地形可视化程序,实现了地形可视化,树木可视化,河流可视化,粒子喷泉可视化。
项目用visualstudio2015创建的,正常打开可以运行,release文件夹下有exe文件。
如遇到环境运行问题百度解决(真的不难)。
你可以基于这个程序做自己的改动练习。
2025/6/11 20:51:53 44.19MB OpenGL 三维可视化
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基于openGL的三维地形场景的生成,这个是个生成随机地形的例子的算法解释,对新手很有帮助~
2025/6/4 5:01:32 588KB openGL 三维地形 场景
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用Vc++实现的opengl的漫游,非常好的资源,适合新手学习,内有注释,好东西当然要和大家分享了
2025/5/22 18:27:01 1.22MB Vc++ opengl 三维动态 漫游
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基于openlayers3的webgis客户开发demo,功能丰富,可直接二次开发。
定位、聚点图、热点图、个性图、路径动画、动画点、图形绘制、军标绘制、影像过滤、区域分割、地形渲染、最近点分析、弹出框、图表
2025/3/23 21:43:37 19.23MB webgis openlayers 定位 聚点图
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Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像(HSI)与激光雷达(LiDAR)技术的数据集,主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析,包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息,使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说,高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息,HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段,能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型,如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面,激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征,这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集,这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中,测试集用于验证算法的准确性,而训练集则用于训练分类器或机器学习模型,使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构,其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集,LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息,即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时,研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法,例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析,以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外,深度学习方法,特别是卷积神经网络(CNN)在处理HSI数据中也显示出强大的能力,它可以自动提取和学习光谱特征,对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集,为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台,使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型,进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。
2025/3/18 14:41:47 13.69MB 数据集 LIDAR数据
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《光伏设计CAD图集》是针对太阳能光伏系统设计的一份重要资源集合,包含了分布式户用、工商业应用、防水停车棚支架、地面电站、离网储能以及电气并网等多种光伏项目的设计图纸。
这些图纸是光伏工程规划、安装及优化的重要参考,能够帮助设计师和工程师深入理解光伏系统的构成和设计原理。
分布式光伏系统是当今广泛应用的一种太阳能发电方式,它将太阳能电池板安装在用户屋顶或空地上,直接为用户供电,多余的电力可以馈入电网。
在"分布式"标签下,我们可以预见到这份图集会包含如何根据建筑物的结构和朝向,合理布置光伏阵列的设计策略,以及如何确保系统与电网安全并联运行的详细方案。
防水停车棚支架图纸是将光伏组件集成到停车场遮阳棚中的设计方案,这种设计不仅解决了车辆防晒问题,还有效地利用了闲置空间进行能源生产。
设计时需考虑承重、风荷载、雪荷载等因素,以及支架的结构稳定性,确保在各种气候条件下安全可靠。
地面电站图纸则涉及大规模光伏电站的布局和安装,包括光伏电池板的排列、跟踪系统的设计、电缆敷设路径等。
这些图纸通常更为复杂,需要考虑土地利用效率、地形地貌、日照条件等因素,以最大化发电量。
离网-储能图纸是针对未接入电网或电网不稳定地区的光伏解决方案,通常配备储能设备(如蓄电池),以保证连续供电。
这部分图纸会展示如何选择合适的储能容量、控制策略,以及在无电网环境下如何实现光伏与储能系统的高效协同工作。
电气并网图纸是光伏系统接入公共电网的关键,它涉及到逆变器的选择、防孤岛保护、电压电流调节等技术细节。
这部分图纸将指导工程师如何按照电网接入标准,设计出安全、稳定、高效的并网接口。
草图大师效果图则是通过3D建模软件呈现光伏系统的视觉效果,帮助非技术人员理解设计方案,同时在项目前期与客户沟通时提供直观的展示。
《光伏设计CAD图集》是一套全面的光伏工程设计参考资料,涵盖了从分布式户用到大型地面电站,从并网到离网储能的多种应用场景,对于光伏行业的专业人士来说,这是一份宝贵的实践指南,能够提升光伏系统设计的效率和质量。
2025/2/26 13:30:30 397.17MB 分布式
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Max制作地形高度图(灰度图)
2025/2/19 0:57:56 694KB 高度图
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地形数据txt,空间坐标文件,可用于地形的生成,编辑等
2025/2/18 19:10:46 918KB 地形数据
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡