ArcGIS开发基础教程:地图和视图的核心概念

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本文是ArcGIS开发基础教程,介绍了地图作为地理空间数据集合的概念,视图作为地图可视化呈现的作用,以及两者间的一对多关系和交互操作。通过示例代码展示了地图与视图的创建及操作。

在ArcGIS开发中,地图(Map)和视图(View)是两个核心概念。地图代表了地理空间数据的集合,而视图则是地图在用户界面中的可视化呈现。本文将介绍ArcGIS开发中地图和视图的基础知识,并提供相应的源代码示例。

  1. 地图(Map)的概念和用途

地图是ArcGIS中最基本的组件之一,它用来存储和管理地理空间数据。地图可以包含多个图层(Layer),每个图层都可以表示不同类型的地理空间数据,例如点、线、面等。地图可以用来进行地理空间分析、可视化和数据查询等操作。

在ArcGIS开发中,我们可以通过以下代码创建一个地图对象:

import arcpy

# 创建一个地图对象
map = arcpy.mapping.Map()
  1. 视图(View)的概念和用途

视图是地图在用户界面中的可视化呈现,用户可以通过视图来查看和操作地图中的地理空间数据。视图可以是2D视图或3D视图,具体取决于地图中包含的数据和展示需求。

在ArcGIS开发中,我们可以通过以下代码创建一个视图对象:

import arcpy

# 创建一个地图对象
map = arcpy.mapping.Map()

# 创建一个2D视图对象
view = arcpy.mapping.Layer(map)
  1. 地图和视图的关系

地图和视图之间存在着一对多的关系,一个地图可以有多个视图。这意味着我们可以在一个应用程序中同时显示多个地图,并对它们进行独立的操作和管理。

### YOLOv8目标检测通过ONNX执行推理 YOLOv8 是一种先进的实时对象检测框架,支持多种任务类型,包括旋转目标检测。为了实现基于 ONNX推理流程,可以按照以下方法操作。 #### 1. 导出模型至 ONNX 格式 首先需要将训练好的 YOLOv8 模型导出为 ONNX 文件格式。可以通过 Ultralytics 提供的工具完成此过程: ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型或自定义模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 或者 'path_to_custom_model.pt' # 将模型导出为 ONNX 格式 success = model.export(format='onnx', simplify=True, opset=12) ``` 上述代码会生成一个 `.onnx` 文件,该文件可用于后续的推理阶段[^1]。 --- #### 2. 使用 ONNX Runtime 进行推理 一旦获得了 ONNX 文件,就可以利用 `onnxruntime` 库加载并运行推理。下面是一个 Python 示例代码片段来演示这一过程: ```python import cv2 import numpy as np import onnxruntime as ort def preprocess_image(image_path, input_size=(640, 640)): image = cv2.imread(image_path) resized = cv2.resize(image, input_size) normalized = resized / 255.0 transposed = np.transpose(normalized, (2, 0, 1)) expanded = np.expand_dims(transposed, axis=0).astype(np.float32) return expanded def postprocess_output(output_data): predictions = output_data[0].squeeze() boxes = predictions[:, :4] scores = predictions[:, 4:] class_ids = np.argmax(scores, axis=1) confidences = np.max(scores, axis=1) filtered_indices = np.where(confidences > 0.5)[0] final_boxes = [] final_class_ids = [] final_confidences = [] for i in filtered_indices: box = boxes[i] class_id = class_ids[i] confidence = confidences[i] final_boxes.append(box.tolist()) final_class_ids.append(class_id.item()) final_confidences.append(confidence.item()) return final_boxes, final_class_ids, final_confidences if __name__ == "__main__": session = ort.InferenceSession("yolov8n.onnx") # 替换为你自己的 .onnx 路径 input_name = session.get_inputs()[0].name output_names = [output.name for output in session.get_outputs()] image_path = "test.jpg" # 输入图像路径 input_tensor = preprocess_image(image_path) outputs = session.run(output_names, {input_name: input_tensor}) boxes, classes, confidences = postprocess_output(outputs) print(f"Detected objects: {len(boxes)}") for idx, box in enumerate(boxes): print(f"Object {idx}: Class={classes[idx]}, Confidence={confidences[idx]:.2f}, Box={box}") ``` 这段代码展示了如何读取输入图片、对其进行预处理、调用 ONNX 模型进行推理以及解析输出数据[^2]。 --- #### 3. 可视化结果 对于可视化部分,可以借助 OpenCV 来绘制边界框和类别标签: ```python def draw_bounding_boxes(image, boxes, classes, confidences, colors=None): if colors is None: colors = [(np.random.randint(0, 255), np.random.randint(0, 255), np.random.randint(0, 255)) for _ in range(len(set(classes)))] for box, cls, conf in zip(boxes, classes, confidences): color = colors[int(cls)] x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box[:4]) label = f"{cls} ({conf:.2f})" cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color, thickness=2) cv2.putText(image, label, (x_min, y_min - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, color, 2) return image image = cv2.imread(image_path) result_image = draw_bounding_boxes(image.copy(), boxes, classes, confidences) cv2.imshow("Result", result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 以上代码实现了在原始图像上叠加预测的目标框及其分类信息的功能[^3]。 --- #### 总结 本教程介绍了从准备环境到最终可视化的整个工作流,涵盖了模型转换、推理设置及后处理逻辑等内容。希望这些内容能够帮助理解 YOLOv8ONNX 部署的相关技术要点。
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