POLARSTEREO_FWD 将纬度/经度数据转换为极坐标立体系统的地图坐标[X,Y]=POLARSTEREO_FWD(LAT,LONG,EARTHRADIUS,ECCENTRICITY,LAT_TRUE,LON_POSY) X 和 Y 是地图坐标（标量、向量或相同大小的矩阵）。 LAT 和 LON 以十进制度数表示，S 和 W 为负数 (-)。 EARTHRADIUS 是投影中定义的地球半径（默认为 6378137.0 米，WGS84） 偏心是地球的畸形（默认为 0.08181919） LAT_TRUE 是以度为单位的真实比例的纬度，也就是标准平行线（默认值为 -70）。 请注意，一些 NSIDC 数据使用 70，一些使用 71。 LON_POSY 是沿地图正 Y 轴的子午线（以度为单位） （默认为 0） 国家冰雪数据中心 (NSIDC) 和科学委员会在南极研究 (SCAR) 上使用

matlab反投影代码2021年高级设计项目-合成Kong径雷达（SAR）成像模拟器 这是我们高级设计项目的存储库。 贡献者：乔尔·科比特（Joel Corbitt），杰克·拉奇（Jake Lutch），尼克·霍尔（Nick Holl），丽贝卡·斯托特（Rebecca Stout） 该项目旨在在Matlab中创建SAR模拟器。 我们创建的SAR系统使用反投影算法在预定目标场景内重建目标图像。 该模拟器包含一个GUI，允许用户调整和切换模拟器中的某些功能。 还探讨了使用卷积神经网络进行目标识别的主题。 项目的这部分功能正常，但不完整。 要在设备上运行完整模拟（不包括目标识别），必须下载以下文件： SARSimualtor_v5.m SigStudioFinal.mlapp addTank.m addMig.m getMult.m chirp_v4.m bpsk_mod.m costas_code.m golay2.m adaptiveFilter.m 要运行模拟，请打开SARSimulator_v5.m文件，然后单击运行。 GUI将首先打开，并且代码将等待按下按钮来执行。

高斯投影java源码介绍 Pandora 是一个用 Java 编写的开源计算机视觉库，并在 MIT 许可下发布。 此存储库中包含源代码和其他实用程序。 本文档仅包含项目结构的简短摘要以及有关如何构建和使用该软件的一些教程。 有关项目、变更日志和问题的更多最新信息，请查看以下链接。 Pandora 作为计算机视觉库可用于任何关注信息检索的项目，尤其是基于内容的图像检索和视觉内容相似性，在这些项目中，您必须解决诸如在给定查询图像和图像数据集的情况下搜索相似图像等问题。 它提供了一组各种功能，例如， 图像特征提取， 随机排列抽样， 聚类单个和多个视觉词汇， 本地描述符上的固定大小向量聚合， 降维， 投影空间分析， 对大图像数据集进行批处理， 它们是使用各种最先进的方法或作为其他开源库（如 、 和 . 在图像特征提取中，它提供了各种全局特征检测器，如 CEDD、Scalable Color、Edge Histogram、Tamura、Color Histogram、HOG、PHOG 以及一些局部特征检测器，如 SURF、Color SURF、SIFT、Dense SIFT、Fast SIFT、

前摄校准 该存储库提供了使用棋盘和结构化的光（格雷码图案）来校准投影机-相机系统的源代码。 要求 Python 推荐使用Python 3 OpenCVpython -m pip install opencv-python opencv-contrib-python 印刷棋盘 你可以在找到PDF 如何使用 步骤1：生成格雷码图案 打开一个终端并输入以下命令。 python gen_graycode_imgs.py < projector> < projector> [-graycode_step < graycode step(default=1)> ] # example python gen_graycode_imgs.py 768 1024 -graycode_step 1 生成的模式将存储在./graycode_patt

DirectX12（D3D12）基础教程（七）——渲染到纹理、正交投影、UI渲染基础-附件资源

可用于高斯投影的计算，即已知大地坐标BLH计算投影后的平面坐标，或者由平面坐标反算大地坐标。包含全部源代码，供大地测量初学者使用。

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SPORF-稀疏投影倾斜随机森林（aka RerF，Rander Forest或Random Projection Forests）-是由开发的算法 类似于由开发的Random Forest-Random Combination（Forest-RC 。 两种算法之间的区别是随机线性组合的发生位置：Forest-RC在树级别组合特征，而RerF在节点级别组合特征。 配套 内存优化的RandomForest和RerF的C ++实现。 Python对packedForest的绑定。 RerF的R和C ++实现。

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