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Geomesa是一个时空数据库，更多详情，可浏览这里： http://www.geomesa.org/ 我想的实例教程，通过它建立HBase的数据库。我正在运行Hbase QuickStart教程http://www.geomesa.org/documentation/tutorials/geomesa-quickstart-hbase.html 该教程运行正常，下面是我在边界框查询中注意到的一些

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Geomesa查询性能

Geomesa是一个时空数据库，更多详情，可浏览这里：http://www.geomesa.org/ 我想的实例教程，通过它建立HBase的数据库。我正在运行Hbase QuickStart教程http://www.geomesa.org/documentation/tutorials/geomesa-quickstart-hbase.html本教程运行良好，下面是我在边界框的查询性能中注意到的一

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three.js：包围盒奇怪的行为

我正在使用three.js，我发现有些东西不能像我所期望的那样工作。在我的应用程序定义一个立方体，其边框： 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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提取轮廓

我发现这个例子说说SWT轮廓：Extracting text OpenCV 在我的例子（见下文）的作品不错，但我需要从代码一两件事：它检测矩形（在文本内部）应该被逐一提取。我怎样才能做到这一点具有下面的代码？我想到一个循环，但我不知道该怎么做。 import cv2 image = cv2.imread("card.png") gray = cv2.cvtColor(image,cv2.C

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GeoDjango：如何从10km x 10km大小的中心点创建边界框

如何创建从大小为10km x 10km的中心点开始的边界框？现在，我正在做如下。但这不是一个好的和准确的解决方案。 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元素与C＃PNG文件

我想将SVG转换成PNG文件。我的主要问题不是转换本身（我可以用几行代码来完成），而是将我想要发送到SVG元素的中心放到呈现的“窗口”中。我使用SVG引擎（https://github.com/vvvv/SVG），我的想法是获取我想渲染的元素，然后在原点重新定位它，然后将svg文档的宽度和高度设置为元素的宽度/高度。下面的代码： var svgDocument = SvgDocument.Ope

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将3D点云分解为更小的定向边界框

我正在使用C＃WPF。这是我在寻找一种算法来解决我的问题了一会儿。可能它并不是那么简单，而是进入3D图形。我具有在3D空间中的2D表面（也可以通过点云表示）。我需要该表面分裂成更小的比特，其应装配到特定盒（对于为例300×300×15）。我在寻找，在3D这是不轴线对齐，就像一个体积最小边框但如果盒子是不是比体积较大的分割占据的体积为更小的盒子工作的算法。我怀疑OBB的优化问题和大量重复的

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TF - 带有地面真值盒的物体检测

在我用tensorflow对目标检测API进行一些研究的那一刻。为此，我跟着这个教程： https://www.oreilly.com/ideas/object-detection-with-tensorflow 本教程介绍了如何从图像也PASCAL VOC XML标签文件tfrecord。以及开始使用对象检测API。要生成我修改了一些代码，从引用的浣熊库在GitHub上那些tfrecords：

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如何在CNN中的回归头中添加边界框以进行对象检测？

我正在从中心裁剪文件图像。我使用了VGG网的预训练模型，并从最后一个卷积层的图像中提取特征。我还从图像中获取了所有可能的边界框以及地面实际边界框。以下是详细信息：共有25幅图像（演示目的）特征地图尺寸：（25,512,14,14）所有边框尺寸：（25）为前。一个图像有55167边框，所以（55167,4）（这在一些图像会发生变化）真正的边框：（25,4）现在我怎么养活这个网络？我也

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Google Cloud Vision OCR API返回边界框/顶点的值不正确

我正在使用Google Cloud Vision API中的“TEXT_DETECTION”选项来OCR一些图像。围绕单个字符的边界框有时是准确的，有时不是，通常在同一图像内。这是视觉算法的一个概率性质，Vision API中的一个错误，当然还有我如何解释响应的问题的正常副作用？下面是具体的字母“a”我从中提取边框响应的一部分。 stdClass Object ( [propert