FME入门教程:第六节 FME转换器的使用

本教程为新手提供FME软件的基础知识,涵盖FME的功能概念、界面设置、数据读取与输出等内容。通过实例演示,如等高线高程值取整等,帮助初学者快速掌握FME的基本操作。

目录

教程简介

课程列表

第一节 FME简介

第二节 FME模板的使用

第三节 FME界面及常用设置

第四节 FME的数据读取

第五节 FME的数据输出

第六节 FME转换器的使用

第七节 FME参数的使用

第八节 FME自定义转换器

FME入门视频教程

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教程简介

本教程为适合新手学习的FME软件入门级教程,对FME的功能概念、界面及常用设置、数据读取、数据输出、转换器的使用、参数的使用、自定义转换器等几个方面进行讲解,引领进入FME的精彩世界。


课程列表

  • 第一节 FME简介

  • 介绍FME软件的功能,并以“等高线高程值取整”为案例,示范FME软件的用处

  • 第二节 FME模板的使用

  • 介绍fmw、fme两种格式FME模板的使用

  • 第三节 FME界面及常用设置

  • 介绍FME工作界面以及常用设置,让入门新手初步认识FME的使用

  • 第四节 FME的数据读取

  • 介绍FME读模块的使用,并以Excel、 dwg、 mdb、 txt、文件目录等常用典型数据格式的读取为案例进行演示,直观展示FME如何读取数据

  • 第五节 FME的数据输出

  • 介绍FME写模块的使用,并以Excel、dwg、mdb、txt等常用典型数据格式的输出为案例进行演示,直观展示FME如何输出数据

  • 第六节 FME转换器的使用

  • 介绍如何找到FME转换器、转换器的使用方式、查看转换器帮助文档并从帮助文档中学习转换器的使用要领

  • 第七节 FME参数的使用

  • 介绍FME参数及其使用优点,讲解FME参数的创建、使用

  • 第八节 FME自定义转换器

  • 介绍FME自定义转换器及其使用优点,讲解FME自定义转换器的创建、修改、使用


FME入门视频教程

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基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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