小编Sou*_*rav的帖子

我有两个点 A (10,20) 和 B (15,30)。这些点生成一条线 AB。我需要在 B 点上用 Python 绘制一条长度为 6（每个方向 3 个单位）的垂直线 CD。

我已经使用以下代码获得了 AB 行的一些属性：

from scipy import stats
x = [10,15]
y = [20,30]
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)

如何计算 C 和 D 的位置。我需要它们的 X 和 Y 值。

C 和 D 的值将用于使用 Shapely 库完成另一个目标。

我有一个火炬张量如下 -

a = tensor(
[[0.2215, 0.5859, 0.4782, 0.7411],
[0.3078, 0.3854, 0.3981, 0.5200],
[0.1363, 0.4060, 0.2030, 0.4940],
[0.1640, 0.6025, 0.2267, 0.7036],
[0.2445, 0.3032, 0.3300, 0.4253]],  dtype=torch.float64)

如果每行的第一个值小于 0.2，则需要删除整行。因此我需要像这样的输出 -

tensor(
[[0.2215, 0.5859, 0.4782, 0.7411],
[0.3078, 0.3854, 0.3981, 0.5200],
[0.2445, 0.3032, 0.3300, 0.4253]],  dtype=torch.float64)

我尝试循环遍历张量并将有效值附加到新的空张量，但没有成功。有什么办法可以高效的得到结果吗？

我有以下 Pandas 数据框，其中我在不同日期有 5 个不同点的 NDVI 值-

print (df)

>>>
                         PSC            Intel
FID   Lat    Lon    23-May  18-May  25-May  28-May
0   51.62   -63.81  -0.04   0.08    0.10    0.13
1   51.62   -63.80  -0.05   0.09    0.10    0.13
2   51.62   -63.80  -0.05   0.08    0.07    0.12
3   51.62   -63.80  -0.06   0.08    0.11    0.14
4   51.62   -63.80  -0.05   0.09    0.11    0.16

但是，我需要将它们转换为 NDVI 值将堆叠的位置，并且将在那里添加一个新列以指示数据收集日期。所需格式如下——

FID Lat      Lon    NVAL    Date    SAT
0   51.62   -63.81  -0.04   23-May  PSC
1   51.62   -63.80  -0.05   23-May  PSC
2   51.62   -63.80  -0.05   23-May …

我有一个奶牛场的图像。在图像中，有两个感兴趣区域 (ROI)。在每个投资回报率中，我希望一切都是黑色的。

ROIs每个角的坐标是-

1= [0, 1440]
2= [0, 1087]
3= [977, 80]
4= [1925, 67]
5= [2560, 800]
6= [2560, 1440]
7= [1465, 1440]
8= [1455,60]

我正在使用以下代码来掩盖红色区域并使 ROI 中的所有内容都变黑。

import cv2, numpy as np
original_frame = cv2.imread("original.jpg")
frame = original_frame.copy()

# pts - location of the corners of the roi
pts = np.array([[0, 1450], [0, 1087], [977, 80], [1925, 67], [2560, 800], [2560, 1440]])
(x,y,w,h) = cv2.boundingRect(pts)

pts = pts - pts.min(axis=0)
mask = np.zeros(original_frame.shape, np.uint8)
cv2.drawContours(mask, [pts], -1, (255, …