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Geomesa是一個時空數據庫，更多詳情，可瀏覽這裏： http://www.geomesa.org/ 我想的實例教程，通過它建立HBase的數據庫。我正在運行Hbase QuickStart教程http://www.geomesa.org/documentation/tutorials/geomesa-quickstart-hbase.html 該教程運行正常，下面是我在邊界框查詢中注意到的一些

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Geomesa查詢性能

Geomesa是一個時空數據庫，更多詳情，可瀏覽這裏：http://www.geomesa.org/ 我想的實例教程，通過它建立HBase的數據庫。我正在運行Hbase QuickStart教程http://www.geomesa.org/documentation/tutorials/geomesa-quickstart-hbase.html本教程運行良好，下面是我在邊界框的查詢性能中注意到的一

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three.js：包圍盒奇怪的行爲

我正在使用three.js，我發現有些東西不能像我所期望的那樣工作。在我的應用程序定義一個立方體，其邊框： var scene = new THREE.Scene(); var geometry = new THREE.BoxGeometry(1, 1, 1); var material = new THREE.MeshPhongMaterial({color: 0xbaf5e8, flatS

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提取輪廓

我發現這個例子說說SWT輪廓：Extracting text OpenCV 在我的例子（見下文）的作品不錯，但我需要從代碼一兩件事：它檢測矩形（在文本內部）應該被逐一提取。我怎樣才能做到這一點具有下面的代碼？我想到一個循環，但我不知道該怎麼做。 import cv2 image = cv2.imread("card.png") gray = cv2.cvtColor(image,cv2.C

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GeoDjango：如何從10km x 10km大小的中心點創建邊界框

如何創建從大小爲10km x 10km的中心點開始的邊界框？現在，我正在做如下。但這不是一個好的和準確的解決方案。 lng30km = 0.42 # I measured this values with google maps lat30km = 0.27 # It is not accurate and won't work properly minx = point.x - lng30

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SVG元素與C＃PNG文件

我想將SVG轉換成PNG文件。我的主要問題不是轉換本身（我可以用幾行代碼來完成），而是將我想要發送到SVG元素的中心放到呈現的「窗口」中。我使用SVG引擎（https://github.com/vvvv/SVG），我的想法是獲取我想渲染的元素，然後在原點重新定位它，然後將svg文檔的寬度和高度設置爲元素的寬度/高度。下面的代碼： var svgDocument = SvgDocument.Ope

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將3D點雲分解爲更小的定向邊界框

我正在使用C＃WPF。這是我在尋找一種算法來解決我的問題了一會兒。可能它並不是那麼簡單，而是進入3D圖形。我具有在3D空間中的2D表面（也可以通過點雲表示）。我需要該表面分裂成更小的比特，其應裝配到特定盒（對於爲例300×300×15）。我在尋找，在3D這是不軸線對齊，就像一個體積最小邊框但如果盒子是不是比體積較大的分割佔據的體積爲更小的盒子工作的算法。我懷疑OBB的優化問題和大量重複的

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TF - 帶有地面真值盒的物體檢測

在我用tensorflow對目標檢測API進行一些研究的那一刻。爲此，我跟着這個教程： https://www.oreilly.com/ideas/object-detection-with-tensorflow 本教程介紹瞭如何從圖像也PASCAL VOC XML標籤文件tfrecord。以及開始使用對象檢測API。要生成我修改了一些代碼，從引用的浣熊庫在GitHub上那些tfrecords：

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如何在CNN中的迴歸頭中添加邊界框以進行對象檢測？

我正在從中心裁剪文件圖像。我使用了VGG網的預訓練模型，並從最後一個卷積層的圖像中提取特徵。我還從圖像中獲取了所有可能的邊界框以及地面實際邊界框。以下是詳細信息：共有25幅圖像（演示目的）特徵地圖尺寸：（25,512,14,14）所有邊框尺寸：（25）爲前。一個圖像有55167邊框，所以（55167,4）（這在一些圖像會發生變化）真正的邊框：（25,4）現在我怎麼養活這個網絡？我也

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Google Cloud Vision OCR API返回邊界框/頂點的值不正確

我正在使用Google Cloud Vision API中的「TEXT_DETECTION」選項來OCR一些圖像。圍繞單個字符的邊界框有時是準確的，有時不是，通常在同一圖像內。這是視覺算法的一個概率性質，Vision API中的一個錯誤，當然還有我如何解釋響應的問題的正常副作用？下面是具體的字母「a」我從中提取邊框響應的一部分。 stdClass Object ( [propert