Klip ve Kesişim aracıyla ilgili sorunlar
We are searching data for your request:
Upon completion, a link will appear to access the found materials.
QGIS Valmiera'daki klip ve kesişme aracıyla ilgili bir sorunum var. Bir ülkenin alt konumlarının büyük bir vektör haritasına sahibim ve tüm ülke için verilere ihtiyacım olmadığı için bunları bir ilçe düzeyine kırpmaya çalışıyorum. Her ikisini de CRS projesine kaydettim ve bunu birçok kez yaptım. CRS projesi olarak WRS 84/Pseudo Mercator kullanıyorum (coğrafi referans için openlayers eklentisini kullanıyorum). I'yi kesmek için büyük harita Girdi vektörü alanına giriyor ve "klip katmanı" alanına eklediğim bölgeyi temsil etmek için bir çokgen yaptım. Sonra kırptığımda (veya kesiştiğimde) hiçbir şey görünmüyor. Katman oluşturulur, ancak haritanın hiçbir yerinde görülmez ve öznitelik tablosu, büyük haritadaki alanlar mevcut olmasına rağmen hiçbir değere sahip değildir.
Bu sorunu nasıl düzeltebilirim?
Kırpma poligonunun kapsamı, kırpılacak katmanın kapsamının (sizin durumunuzda olduğu gibi) içinde kalıyorsa, kırpma poligonunun geçersiz bir geometrisi (kesişen bölümler gibi) boş bir kırpılmış katmana neden olur.
ile test edebilirsiniz
Vektör -> Geometri Araçları -> Geometri geçerliliğini kontrol edinveya sadece kırpma poligonunu etiketleyerek (ki bu da hiçbir şey döndürmez).
Aynı sorunu yaşadım:
Geoprocessing araçları " Klip - bana sonuç olarak boş şekil dosyası verdi - sebep: kırpılacak katmanın içindeki çokgen kırpma
Geoprocessing araçlarını kullanma " Intersect - kırpma şekil dosyasının tamamen kırpılacak olanın içinde olmasına bakılmaksızın bana istenen sonucu getirdi.
Kesişecek alanın şekil dosyasını oluşturduktan sonra şekil dosyalarını "kırpmak" için Intersect kullanılabilir.
Bakmak dokümanlar, yazılanlar şu:
Bu yöntem API düzeyi 26'da kullanımdan kaldırılmıştır. INTERSECT ve DIFFERENCE dışındaki Region.Op değerleri klibi genişletme yeteneğine sahiptir. Tuval kırpma API'leri, klibi yalnızca bir geri yükleme işleminin sonucu olarak genişletmeyi amaçlar. Bu, bir görünüm ebeveyninin, çocuklarının maksimum çizim alanını net bir şekilde tanımlamak için bir tuvali kırpmasını sağlar. Önerilen alternatif çağrılar, clipRect(RectF) ve clipOutRect(RectF) şeklindedir.
Bu yüzden bu işlevlerden herhangi birini kullanmayı denedim, ancak ikisi de eskisi gibi çizimle ilgili sorunlara neden oldu.
Kullanımdan kaldırmaya bakıldığında, işlevin kendisinin işaretlendiği, ancak Region.Op.REPLACE olmadığı görülüyor:
Yani belki de gerçekten bir alternatifi yoktur.
Sınıflandırmalar
|Şema||kod||sınıflandırma değeri|
|ASCED Modülü/Yeterlilik Birimi Eğitim Alanı Tanımlayıcı||031199||Geomatik Mühendisliği, N.e.c.|
Sınıflandırma geçmişi
|Şema||kod||sınıflandırma değeri||Başlangıç tarihi||Bitiş tarihi|
|ASCED Modülü/Yeterlilik Birimi Eğitim Alanı Tanımlayıcı||031199||Geomatik Mühendisliği, N.e.c.||14/Eki/2016|
Clip and Intersect aracıyla ilgili sorunlar - Coğrafi Bilgi Sistemleri
Minghua Qiu Miller, P.E.
Personel Programı Yönetim Mühendisi
E-posta: [email protected]
Oda 503
Telefon: (501) 569-2481
Faks: (501) 569-2623
Bu bölüm şunlardan sorumludur:
Federal Yardım Yerel Programlarının Koordinasyonu
Yerel Kamu Kurumlarına Proje Geliştirme Sürecinde Yardımcı Olmak
Mutabakat Anlaşmaları Taslağı
Yerel Proje Sponsorları ile Koordinasyon
Proje takibi
Yerel Proje Bütçe Takibi
Yerel Kamu Kurumu Projeleri için Plan ve Teklif Belgesi İncelemesi
Yerel Proje Yönetimi Bölümünün sorumluluğu, Daire Başkanlığı'nın Ortaklık Programı, Yüzey Ulaşımı Blok Hibe Programı (STBGP) Atfedilebilir Programı, Ulaşım Alternatifleri Programı (TAP) Atfedilebilir Programı, Kavşak İyileştirme Programı, Ulaşım Alternatifleri Programı (TAP), Rekreasyon Parkurları Programı'nın yönetimidir. RTP) ve Arkansas Ticari Kamyon Güvenliği ve Eğitim Programı (ACTSEP).
Beş yenilik, görme bozukluğu, körlüğü olan insanlar için yeni teknolojileri kullanıyor
Ulusal Sağlık Enstitüleri'nin bir parçası olan Ulusal Göz Enstitüsü (NEI), Az Görme Farkındalık Ayı boyunca, az gören veya kör olan 4,1 milyon Amerikalıya yardım etmek için yeni teknolojileri ve araçları vurgulamaktadır. Yenilikler, görme kaybı olan kişilerin ofis binalarında gezinmekten bir caddeyi geçmeye kadar günlük görevleri daha kolay gerçekleştirmelerine yardımcı olmayı amaçlıyor. Yeniliklerin çoğu, bilgisayarların çevredeki ortamdaki karmaşık görüntü, nesne ve davranış çeşitlerini tanımasını ve yorumlamasını sağlayan bir teknoloji olan bilgisayar vizyonundan yararlanır.
Az görme, insanların gözlük, kontakt lens, ilaç veya ameliyatla bile günlük işleri yapmayı zor bulmaları anlamına gelir. NEI'de az görme ve körlük rehabilitasyonu program direktörü Cheri Wiggs, kalabalık yerlerde yürümekten okumaya veya yemek hazırlamaya kadar hayatın birçok yönünü etkileyebilir, dedi. Günlük aktivitelerle meşgul olmak için gereken araçlar, görme kaybının derecesine ve türüne göre değişir. Örneğin, glokom, yürümeyi veya araba kullanmayı zorlaştırabilen çevresel görme kaybına neden olur. Buna karşılık, yaşa bağlı makula dejenerasyonu, merkezi görüşü etkileyerek okuma gibi görevlerde zorluk yarattığını söyledi.
Az görme ve körlüğün etkisini azaltmayı amaçlayan, geliştirilmekte olan NEI tarafından finanse edilen birkaç teknolojiye bir göz atın.
Ko-robotik baston
İç mekanlarda gezinme, özellikle az gören veya kör olan kişiler için zor olabilir. Little Rock'taki Arkansas Üniversitesi'nden Ph.D. Cang Ye, mevcut GPS tabanlı yardımcı cihazlar bir kişiyi bina gibi genel bir konuma yönlendirebilirken, GPS belirli odaları bulmakta pek yardımcı olmuyor, dedi. Ye, kullanıcının çevresindeki ortam hakkında geri bildirim sağlayan yardımcı robotik bir baston geliştirdi.
Ko-robotik baston, kullanıcıyı yönlendiren motorlu bir silindir ucu içerir.
Ye'nin prototip bastonu, kullanıcı adına "görmek" için bilgisayarlı bir 3 boyutlu kameraya sahiptir. Ayrıca, bastonu istenen bir konuma doğru itebilen ve kullanıcının bastonun yönünü takip etmesini sağlayan motorlu bir silindir ucuna sahiptir. Yol boyunca, kullanıcı bir mikrofona konuşabilir ve bir konuşma tanıma sistemi sözlü komutları yorumlar ve kullanıcıyı kablosuz bir kulaklık aracılığıyla yönlendirir. Bastonun kredi kartı büyüklüğündeki bilgisayarı, önceden yüklenmiş kat planlarını saklar. Ancak Ye, bir binaya girdikten sonra Wi-Fi üzerinden kat planlarını indirebilmeyi hayal ediyor. Bilgisayar 3 boyutlu bilgileri gerçek zamanlı olarak analiz eder ve kullanıcıyı koridorlar ve merdivenler konusunda uyarır. Baston, bir bilgisayar görme yöntemi kullanarak kameranın hareketini ölçerek bir kişinin binadaki yerini ölçer. Bu yöntem, kamera tarafından yakalanan mevcut bir görüntüden ayrıntıları çıkarır ve bunları önceki görüntüdekilerle eşleştirir, böylece tümü bir başlangıç noktasına göre aşamalı olarak değişen görünümleri karşılaştırarak kullanıcının konumunu belirler. NEI desteği almanın yanı sıra Ye, yakın zamanda NIH'nin Coulter College Ticarileştirme İnovasyon Programından robotik bastonun ticarileştirilmesini araştırmak için bir hibe aldı.
Robotik eldiven kapı kollarını, küçük nesneleri bulur
Ko-robotik bastonu geliştirme sürecinde Ye, kapalı kapıların az gören ve kör olan insanlar için başka bir zorluk teşkil ettiğini fark etti. "Kapı kolunu veya kolunu bulmak ve kapıyı açmak sizi yavaşlatır" dedi. Az gören birinin küçük nesneleri daha hızlı bulmasına ve kavramasına yardımcı olmak için parmaksız bir eldiven cihazı tasarladı.
Ye'nin parmaksız eldiveni, kapı kolları gibi küçük nesneleri algılamak için bir kamera kullanır.
Arka yüzeyde bir kamera ve bir konuşma tanıma sistemi, kullanıcının "kapı kolu", "kupa", "kase" veya "su şişesi" gibi eldiven sesli komutlarını vermesini sağlayan bir konuşma tanıma sistemidir. Eldiven, kullanıcının elini dokunsal komutlarla istenen nesneye yönlendirir. Ye, “Kişinin elini sola veya sağa yönlendirmek kolaydır” dedi. "Başparmağın yüzeyindeki bir aktüatör bunu çok sezgisel ve doğal bir şekilde hallediyor." Kullanıcıdan elini ileri ve geri hareket ettirmesini istemek ve bir nesneyi nasıl kavrayacağına dair bir fikir edinmek daha zordur.
Ye'nin meslektaşı Yantao Shen, Ph.D., Nevada Üniversitesi, Reno, mekanik veya elektriksel bir uyarı gönderen bir dizi silindirik pimden oluşan yeni bir hibrit dokunsal sistem geliştirdi. Elektrik uyarısı, bir dokunma hissini simüle etmek için elin derisindeki sinirleri uyardığı anlamına gelen bir elektriksel dokunma hissi sağlar. İşaret parmağınızın uzunluğu boyunca hizalanmış dört silindirik pimi hayal edin. Parmak ucunuza en yakın olan iğneden başlayarak iğneler birer birer elin geriye doğru hareket etmesi gerektiğini gösteren bir düzende atar.
Bir dizi küçük, silindirik pim, kullanıcıların istenen bir nesneyi kavramak için ellerini konumlandırmasını ister.
Ters desen, ileri hareket ihtiyacını gösterir. Bu arada, avuç içindeki daha büyük bir elektro-dokunsal sistem, nesnenin şeklinin 3 boyutlu bir temsilini oluşturmak için bir dizi silindirik pim kullanır. Örneğin, eliniz bir bardağın sapına yaklaşıyorsa, sapın şeklini avucunuzda hissederek elinizin pozisyonunu buna göre ayarlayabilirsiniz. Eliniz kupa sapına doğru hareket ederken, açıdaki küçük kaymalar kamera tarafından fark edilir ve avucunuzdaki dokunma hissi bu değişiklikleri yansıtır.
Akıllı telefon yaya geçidi uygulaması
Sokak geçişleri özellikle az gören insanlar için tehlikeli olabilir. James Coughlan, Ph.D. ve Smith-Kettlewell Göz Araştırma Enstitüsü'ndeki meslektaşları, kullanıcıların en güvenli geçiş yerini belirlemelerine ve yaya geçidinde kalmalarına yardımcı olmak için işitsel uyarılar veren bir akıllı telefon uygulaması geliştirdi.
Uygulama, üç teknolojiden yararlanır ve bunları üçgenleştirir. Bir kullanıcının durduğu kavşağı tam olarak belirlemek için küresel bir konumlandırma sistemi (GPS) kullanılır. Daha sonra yaya geçitleri ve yürüme lambaları için alanı taramak için bilgisayar görüşü kullanılır. Bu bilgi, yol inşaatı veya engebeli kaldırım varlığı gibi bir kavşağın tuhaflıkları hakkında kitle kaynaklı, ayrıntılı bir envanter içeren bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) veritabanı ile entegre edilmiştir. Üç teknoloji birbirinin zayıflıklarını telafi ediyor. Örneğin, bilgisayarla görme, yolun ortasındaki bir medyanı tespit etmek için gereken derinlik algısından yoksun olabilirken, bu tür yerel bilgiler CBS şablonuna dahil edilecektir. GPS, kullanıcıyı bir kavşağa yeterince konumlandırabilirken, kullanıcının hangi köşede durduğunu belirleyemez. Bilgisayarla görme, köşeyi ve kullanıcının yaya geçidi ile ilgili olarak nerede olduğunu, yürüyüş ışıklarının ve trafik ışıklarının durumunu ve araçların varlığını belirler.
CamIO sistemi, nesneleri doğal bir şekilde keşfetmeye yardımcı olur
Görme engelli biyoloji öğrencilerinin bir alana dokunarak ve yanıt olarak "aortik ark" duyarak bir kalbin 3 boyutlu anatomik modelini keşfetmelerini sağlayan bir sistem hayal edin. Aynı sistem, glikoz monitörü gibi bir cihazdaki ekranın işitsel okumasını almak için de kullanılabilir. Bir dizüstü bilgisayara bağlı düşük maliyetli bir kamera ile tasarlanan prototip sistem, 2 boyutlu haritalardan mikrodalgalardaki dijital görüntülere kadar fiziksel nesneleri az gören veya kör olan kullanıcılar için tamamen erişilebilir hale getirebilir.
CamIO sistemi, bir dizüstü bilgisayar ve bir kameradan oluşur ve kullanıcıların herhangi bir 3 boyutlu veya 2 boyutlu nesneyi keşfetmelerini sağlar. Kullanıcılar, bir nesne üzerinde parmağını tutarak sistemden sesli geri bildirim sağlamasını ister.
Yine Coughlan tarafından geliştirilmekte olan CamIO (kamera giriş-çıkışının kısaltması), kullanıcı bir nesneyi doğal bir şekilde keşfederken, onu döndürüp ona dokunurken gerçek zamanlı sesli geri bildirim sağlar. Parmağınızı 3 boyutlu veya 2 boyutlu nesneler üzerinde sabit tutmak, sisteme söz konusu konumun sesli bir etiketini veya bir dizüstü bilgisayar ekranında geliştirilmiş bir görüntü sağlaması için sinyal verir. CamIO, Smith-Kettlewell'de görme kaybı olan insanlara yardımcı olmak için yeni ses/dokunma arayüzleri geliştiren ve değerlendiren kör bir bilim adamı olan Joshua Miele tarafından tasarlandı. Coughlan, CamIO'nun bir akıllı telefon uygulaması sürümünü geliştirmeyi planlıyor. Bu arada, dizüstü bilgisayar sürümü için yazılım ücretsiz olarak indirilebilecek. CamIO sisteminin tanıtımını izlemek için http://bit.ly/2CamIO adresini ziyaret edin.
Şiddetli tünel görüşü için yüksek güçlü prizmalar, periskoplar
Retinitis pigmentosa ve glokomlu kişiler, havaalanları veya alışveriş merkezleri gibi kalabalık yerlerde yürümeyi zorlaştıracak şekilde çevresel görüşlerinin çoğunu kaybedebilir. Şiddetli çevresel alan görme kaybı olan kişiler, tam görme alanlarının yüzde 1 ila 2'si kadar küçük bir merkezi görüş adasına sahip olabilirler. Boston Schepens Göz Araştırma Enstitüsü'nden O.D. Eli Peli, merkezi görüşü korurken görme alanını genişleten, birbirine bitişik bir milimetre genişliğindeki prizmalardan oluşan lensler geliştirmiştir. Peli, kişinin görüş alanını yaklaşık 30 derece genişleten çoklayıcı prizma adı verilen yüksek güçlü bir prizma tasarladı. Peli, "Bu bir gelişme, ancak yeterince iyi değil" dedi.
Bir çalışmada, o ve meslektaşları, kalabalık yerlerde yürüyen insanları matematiksel olarak modellediler ve diğer yayalar 45 derecelik bir açıyla yaklaşırken çarpışma riskinin en yüksek olduğunu buldular. Bu çevresel görüş derecesine ulaşmak için, kendisi ve meslektaşları periskop benzeri bir konsept kullanıyor. Bir denizaltıdan okyanus yüzeyini görmek için kullanılanlar gibi periskoplar, bir görüntüyü değiştiren bir çift paralel aynaya güvenerek, aksi takdirde görüş alanı dışında kalacak bir görüntü sağlar. Benzer bir konsept uygulayan, ancak paralel olmayan aynalarla Peli ve meslektaşları, 45 derecelik bir görsel alan elde eden bir prototip geliştirdiler. Bir sonraki adım, bir çift gözlüğe monte edilebilen kozmetik olarak kabul edilebilir bir prototip üretmek için optik laboratuvarlarla çalışmaktır. “Kolaylıkla takılıp çıkarılabilen manyetik klipsli gözlükler tasarlayabilmemiz ideal olur” dedi.