图片相册Panoramio详解

最新推荐文章于 2024-08-08 16:10:31 发布
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#panoramio

本文介绍了图片在外链使用时的不同尺寸规格及对应的URL格式规则，包括原图、中图和小图三种尺寸。
1 图片外链地址规则
http://static.panoramio.com/photos/original/XX.jpg 原图
http://static.panoramio.com/photos/medium/XX.jpg 中图
http://static.panoramio.com/photos/small/XX.jpg 小图
Panoramio Android源码
02-24
《Android开源代码解读——Panoramio地图照片应用的实现详解》 Panoramio是一款流行的Android应用程序，它允许用户浏览和分享全球各地的地理照片。这款应用的源码为我们提供了深入理解Android开发，尤其是地图和...
Android开源代码解读の地图照片应用Panoramio的实现详解（六）
ASCE1885
02-26 2648
本文介绍文件ViewImage.java和ViewMap.java。前者实现单张图片信息的浏览，后者实现自定义的地图，用于显示图片拍摄地点和用户当前所在地点。ViewImage实现的Activity界面如左下图，点击手机的菜单键时，弹出菜单选项界面如右下图：
panoramio
weixin_30782293的博客
07-21 121
记得2005年Google Earth刚发布那时候，里面集成了一个功能叫Panoramio，它允许用户上传自己拍的照片，并在地图坐标上标记出来。在那个还没有全景地图，也没有微博和Instagram的年代，我在Panoramio上看到了世界很多地方的风景，而且多年来上面也积累了很多老照片。 （图片来自网络） 然而这个功能在2017年已经被google彻底关闭了...上面的资料也全部被删...
Python计算机视觉编程 第二章
zxsdss的博客
08-08 681
发现是因为使用VLFeat生成的对应的图片文件的sift特征文件里面内容为空，目前猜想的原因可能是在保存为sift文件时出现了错误，或者时对于VLFeat开源包的使用存在问题。兴趣点描述子是分配给兴趣点的一个向量，描述该点附近的图像的表观信息。将一幅图像中的特征匹配到另一幅图像的特征，一种准则是使用这两个特征距离和两个最匹配特征距离的比率，该准则保证能够找到足够相似的唯一特征。其中使用到了前面所编写的一些函数，imglist和featlist保存的是图像的列表和对应的生成的sift特征信息的列表。
panoramio.com
weixin_30622107的博客
03-27 210
1：向大家推荐http://www.panoramio.com，这个网站提供：把照片拍摄地点标注在googleearth的服务，以后就可以在googleearth上看自己感兴趣的地方的照片啦。http://www.panoramio.com/user/318836这个地址是我刚上传的标注了地点的照片。2：补课啦，再推荐一本书《大家的经济学》，豆瓣地址：http://www.douban.com/s...
Android开源代码解读の地图照片应用Panoramio的实现详解（一）
mmdev
02-20 126
Panoramio是一个照片分享社群，网址是http://www.panoramio.com/，现在被google收购了。注册之后就可以上传自己的照片，这些照片上传后可以在卫星地图上进行定位，经过审核的照片将有可能出现在GoogleEarth上，网站的宗旨是以照片发掘全世界，网站的logo如下： 本文将要学习的开源代码也叫Panoramio，它实现的功能就是根据用户在地图上选择的地点，从...
Android开源代码解读の地图照片应用Panoramio的实现详解（五）
mmdev
02-25 139
在前面几篇文章中，我们或多或少了解到了ImageManager类的存在，它负责从Panoramio服务器下载搜索区域内的图片数据，同时进行解析。当然，这一切是在独立的后台线程中进行的，下载的情况通过观察者模式通告给ImageList进行显示（ImageManager是被观察对象Subject）。注意，ImageManager是一个单例类。 本文涉及到的知识点有两个：JSON和WeakRefe...
Panoramio Android地图照片应用开源代码解析
描述中提到的“Android开源代码解读の地图照片应用Panoramio的实现详解系列的源代码”，进一步明确了此项目的教学属性和工程价值。它并非简单的代码堆砌，而是配合优快云博客文章（链接：...
探索附近的图片与兴趣点：Android平台Panoramio应用
Panoramio作为一个图片地点分享的应用程序，主要运行于Android手机平台，它提供了一种全新的方式，让用户能够发现和分享他们所在地理位置的照片。这个程序可以告诉用户附近的照片和兴趣点，其工作原理基于地理信息...
Panoramio.zip_android开发_Java_
08-12
Panoramio是一个曾经流行的照片分享平台，允许用户上传并分享地理位置标记的照片。Google在2015年收购了Panoramio，但在2017年关闭了该服务。尽管如此，这个项目可能是为了展示如何在Android应用中整合类似的服务或...
Android平台Panoramio集成示例项目
Android开发中集成Panoramio图片服务是一项典型的移动应用与第三方API结合的实践案例，尤其适用于需要展示地理位置相关图片内容的应用场景。标题“Panoramio.zip_android开发_Java_”明确指出了该项目是一个基于Java...
局部图像描述子------匹配地理标记图像
qq_44896301的博客
04-13 335
可以从谷歌提供的照片共享服务Panoramio获得地理标记图像。像许多网络资源一样，Panoramio提供一个API接口，方便用户使用程序访问这些内容。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
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