标签: coordinates

我想将展平数组中的索引转换为多维数组中的坐标.

示例: 在以下尺寸为[3,3]的二维数组中:

[
  [ -, -, - ],
  [ *, -, - ],
  [ -, -, - ]
]

坐标*为[0,1].如果我们将此数组展平为:

[ -, -, -, *, -, -, -, -, - ]

坐标(或指数)*变为3.我们怎么能做相反的事情呢？也就是说,一种方法:

index_to_coordinates([3, 3], 3)  # => [0, 1]

我有一组反映图像上已知位置的坐标.我们称之为模板图像.它有一个独特的条形码和方向标记(也在坐标数组中).

打印,扫描图像并将其反馈到我的应用程序中进行检测.在打印和扫描期间,图像可以以三种方式转换; 翻译,轮换和规模.

假设我可以在失真图像上找到方向标记,我如何使用矩阵变换来获得剩余坐标的相对位置？

我之前在SO上发布了这个问题,但是让它太复杂,无法理解我想要的东西.

编辑

namespace MatrixTest
{
using System;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Drawing2D;
using System.Collections.Generic;

public static class Program
{
public static void Main ()
{
Template template = new Template(); // Original template image.
Document document = new Document(); // Printed and scanned distorted image.

template.CreateTemplateImage();

// The template image is printed and scanned. This method generates an example scan or this question.
document.CreateDistortedImageFromTemplateImage();
// Stuck here.
document.Transform();
// Draw transformed points on the image …

我正在构建一个使用GMaps API v3的应用程序,并利用地理编码功能,我不知道它是否更好地存储在数据库中:

1. 坐标(纬度和经度)
   • 当我需要放置一个标记时,就把它放好
   • 当我需要地址时,查询API
2. 地址(作为字符串)
   • 当我需要放置标记时,查询API
   • 当我需要发布地址时,只需打印它
3. 两者都存储

你会推荐什么？

提前致谢!

如何在纯JavaScript中获取屏幕中的真实坐标(顶部和左侧)？

方法我发现在父元素上使用递归来计算坐标,但似乎它们没有涵盖所有的网页,就像这里,这里和这里

我得到了一个.txt文件,其中包含格式为"x y"的点坐标.它们代表了飞机上的一团点.我的想法是减少云的"密度",将点数减少一半.我正在使用linux,所以我想用sed删除一半的行,但只删除偶数或奇数或两行的一行.为了更清楚,我将发布一个例子:

之前

435.225 108.891
435.212 108.894 <-- to delete
435.225 108.894
435.238 108.894 <-- to delete
435.3 108.894
435.212 108.897 <-- to delete
435.238 108.897
435.288 108.897 <-- to delete

后

435.225 108.891
435.225 108.894
435.3 108.894
435.238 108.897

我想（有效地）找到比某距离更近的所有点对max_d。我当前使用的方法cdist是：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

def close_pairs(X,max_d):
    d = cdist(X,X)

    I,J = (d<max_d).nonzero()
    IJ  = np.sort(np.vstack((I,J)), axis=0)

    # remove diagonal element
    IJ  = IJ[:,np.diff(IJ,axis=0).ravel()<>0]

    # remove duplicate
    dt = np.dtype([('i',int),('j',int)])
    pairs = np.unique(IJ.T.view(dtype=dt)).view(int).reshape(-1,2)

    return pairs

def test():
    X = np.random.rand(100,2)*20
    p = close_pairs(X,2)

    from matplotlib import pyplot as plt
    plt.clf()
    plt.plot(X[:,0],X[:,1],'.r')
    plt.plot(X[p,0].T,X[p,1].T,'-b')

但是我认为这太过分了（不是很容易理解），因为大部分工作只是为了消除与自己的距离和重复项。

我的主要问题是：还有更好的方法吗？

（注：输出（类型array，set......）并不重要，在这一点上）

我当前的想法是使用pdist，它返回一个仅包含正确对的精简距离数组。但是，一旦我k从压缩距离数组中找到了合适的坐标，我该如何计算i,j它等同于哪些对呢？

因此，另一个问题是：是否有一种简单的方法来获取相对于pdist输出条目的坐标对列表：

• 一个功能 …

我在具有4个节点的地图上定义了一个矩形。

每个节点都是一对（X，Y）

X：纬度

Y：经度

X，Y：地理坐标（具有双精度值）

我想检查点 （X，Y）是否在该矩形内。

该点将是用户的当前位置（当前位置来自手机的GPS输出）

是否有特定的数学公式？如何确定特定点是否属于矩形？

原因我想在C＃中实现它。

我知道有很多关于按多个值排序javascript数组的问题,但没有一个答案解决了我的问题.

我有一个坐标数组,如:

x  |  y
--------
10    20
12    18
20    30
5     40
100   2

如何获得最接近原点的坐标？

我正在尝试计算2个坐标之间的距离.为此我做:

func setupLocationManager() {
    if CLLocationManager.authorizationStatus() == .NotDetermined {
        locationManager.requestWhenInUseAuthorization()
    }

    locationManager.delegate = self
    locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyBest
    locationManager.startUpdatingLocation()
}

func locationManager(manager: CLLocationManager, didUpdateLocations locations: [CLLocation]) {
    let latitude = locations.last?.coordinate.latitude
    let longitude = locations.last?.coordinate.longitude

    let myLocation = CLLocation(latitude: latitude!, longitude: longitude!)
    let targetLocation = CLLocation(latitude: 41.4381022, longitude: 46.604910)

    let distance = myLocation.distanceFromLocation(targetLocation)
    print(distance)
}

我正在检查谷歌地图有13公里的距离!但我的应用程序显示我2-3公里!

我怎样才能改善这一点？

我在R中有几个数据帧.第一个数据帧包含市场上一组lat和long坐标的计算凸包(由R中的chull提供).它看起来像这样:

MyGeo<- "Part of Chicago & Wisconsin"
Longitude <- c(-90.31914,  -90.61911,  -89.37842,  -88.0988,  -87.44875)
Latitude <- c(38.45781, 38.80097, 43.07961, 43.0624,41.49182)

dat <- data.frame(Longitude, Latitude, MyGeo)

第二个是纬度和纵坐标的邮政编码(美国人口普查网站提供).它看起来像这样:

CensuseZip <- c("SomeZipCode1","SomeZipCode2","SomeZipCode3","SomeZipCode4","SomeZipCode5","SomeZipCode6","SomeZipCode7") 
Longitude2 <- c(-131.470425,-133.457924,-131.693453,-87.64957,-87.99734,-87.895,-88.0228)
Latitude2 <- c(55.138352,56.239062,56.370538,41.87485,42.0086,42.04957,41.81055)

cen <- data.frame(Longitude2, Latitude2,   CensuseZip)

现在我相信第一个数据表为我提供了一个多边形或边框,我应该可以使用它来识别属于该边界的邮政编码.理想情况下,我想创建一个类似于下面的第三个数据表:

 Longitude2 Latitude2    CensusZip                        MyGeo
-131.470425 55.138352 SomeZipCode1  
-133.457924 56.239062 SomeZipCode2  
-131.693453 56.370538 SomeZipCode3
-87.64957    41.87485 SomeZipCode4  Part of Chicago & Wisconsin 
-87.99734     42.0086 SomeZipCode5  Part of Chicago & Wisconsin 
-87.895      42.04957 SomeZipCode6  Part of Chicago & Wisconsin …