YOLO v3是一种流行的用于实时物体检测的卷积神经网络(CNN) ，由Redmon等人于 2018 年发布。距今已有6年了，现在目标检测yolo算法已经发展到了yolov10，但是对于我这个深度学习新手来说，是有必要去深入学习一下经典的yolov3。
我第一次看到yolo这个词是在unknowncheats论坛，看到一个国外老哥用yolov3制作守望先锋的锁头挂，他提供了测试视频，视频里他的士兵76确实很猛。据他说yolov3的目标检测速度快，当时我也在玩守望先锋，所以记忆比较深刻。当时我的python玩得不六，当时只能默默膜拜一下大佬的操作。
我们还是来看看yolov3的整体架构吧。
参考：
https://www.cnblogs.com/chenhuabin/p/13908615.html#_label2
https://blog.csdn.net/qq_40210586/article/details/106144197
TIobe指数依据向主要搜索引擎提交编程语言名称时返回的网页数量来衡量编程语言的流行程度。该指数每月更新一次，并提供了自2002年以来的历史数据。
其官网是https://www.tiobe.com/tiobe-index/
有意思的事情来了，看下图。
这是编程语言排名的tiobe网站首页的截图。
原话是：
This month, Python has a ranking of more than 18% for the first time in its history. The last time a language hit more than 18% was Java in November 2016. Java is also the language with the highest ranking ever: 26.49% in June 2001. Runner up C++ is now exactly 8% behind Python, and that difference between position #1 and position #2 is also ...
今天聊一聊其他的。我时不时的有一个需求，是关于在windows电脑上定时关机。
不知道怎么地，我好几次都忘了这个自动定时关机的终端命令，于是每一次都要去网上查。
1.鼠标右击【开始菜单】选择【运行】或在键盘上按【 Win+R】快捷键打开运行窗口。
2.输入shutdown -s -t 1200 后点击【确定】。
1.鼠标右击【开始菜单】选择【运行】或在键盘上按【 Win+R】快捷键打开运行窗口。
2.输入shutdown -s -t 3000 后点击【确定】。
这里的3000是指，在3000秒后自动关机。
且不说我忘记这个命令好几次，在每次我输入这个命令，总在纠结大概是多少秒后关机，我一般是心理预算多少分钟后自动关机，先心算分转秒，然后再填写命令中的数字。
不如我直接写一个程序，我就是要输入分钟数，然后自动关机。
代码及讲解
代码很简单，其实也是在调用shutdown -s -t 3000这个命令，只是3000这个由用户（即我）自定义输入，输入的是分钟，在代码自动转为秒数。
新建一个叫做 “关机.py”的文件，在文件中编写代码：
import sys, os, timeminu ...
从直觉上来说，照片拼接必然是在两张有重叠的照片拼接开始，慢慢递进循环到所有照片。
在原先的预想中，需要对照片进行排序。但是现在再细想一下，大疆无人机在拍摄照片时就做好了照片的排序。
例如：
后缀为0034的照片，与0033、0035的照片存在重叠。
我们
YOLO v3是一种流行的用于实时物体检测的卷积神经网络(CNN) ，由Redmon等人于 2018 年发布。距今已有6年了，现在目标检测yolo算法已经发展到了yolov10，但是对于我这个深度学习新手来说，是有必要去深入学习一下经典的yolov3。
我第一次看到yolo这个词是在unknowncheats论坛，看到一个国外老哥用yolov3制作守望先锋的锁头挂，他提供了测试视频，视频里他的士兵76确实很猛。据他说yolov3的目标检测速度快，当时我也在玩守望先锋，所以记忆比较深刻。当时我的python玩得不六，当时只能默默膜拜一下大佬的操作。
我们还是来看看yolov3的整体架构吧。
You Only Look OnceYOLO代表“ You Only Look Once ”，翻译为中文就是你只需要看一次。在yolo之前也有一些目标检测模型，它们一般是通过滑块批量地检测是否存在目标。
实际上，YOLO v3是同类中第一个端到端网络。yolov3属于cnn模型，yolov3的主干网络使用了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）和Darknet-53 ...
现有四个点：(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4)
以这四个点围起来就是一个面。
如何通过python创建矢量文件。
我们以创建一个面矢量文件为例子，进行阐释。
我们可以使用geopandas、gdal库完成矢量创建。
geopandas 假设我们创建的矢量文件格式为 shp格式，代码如下：
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Polygon
def write_points_as_polygons_to_shp(points, output_file):
"""
将一系列点坐标转换为以这些点为中心的小正方形多边形，并写入Shapefile文件。
参数:
- points: 一个包含点坐标的列表，每个点是一个元组或列表，如[(1, 1), (2, 2), ...]
- output_file: 输出的Shapefile文件名
返回:
- 无，但会生成一个Shapefile文件
"""
# 创建多边形对象
simp ...
之前成功地在linux安装了GMTSAR，我这个linux是指win10系统的WSL。
安装了GMTSAR，就要用起来，现在来讲讲如何使用GMTSAR进行D-Insar处理。
以下均为实际操作。
首先在wsl创建新文件夹insar_test，记住这文件夹，后面一切的数据数据都在这个文件夹，或该文件夹的子文件夹下处理。
mkdir /home/insar_test
进入该文件夹
cd /home/insar_test
1.raw文件夹在/home/insar_test创建raw文件夹
mkdir /home/insar_test/raw
raw文件夹存放SENTINEL1影像和对应的精准轨道文件。
在ASF官网下载哨兵数据和哥白尼官网下载轨道数据。
ASF下载哨兵数据官网
esa下载数据官网
我的影像数据存放如下：
精准轨道文件的下载可以参考这篇文章：
一定要看一下上面的文章，不然分不清该下载哪个轨道数据。
貌似https://s1qc.asf.alaska.edu/aux_poeorb/的轨道数据没有2023年和2024年，所以我去欧空局下载对应的哨兵1轨道数据。
tips：其实GM ...
对GMTSAR的D-InSAR得到的结果数据有很多，其中栅格数据类型为grd。
grd数据其实本质上是一种HDF数据（NC数据），在envi或者arcgis是无法打开直接这种的数据。
怎么在python读取grd使用gdal可以轻松读取grd，请看下面的代码。
from osgeo import gdal, osr
file = r'los_ll.grd'
ds = gdal.Open(file)
data = ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray()
grd的数据就读取到电脑内存中，而data 是从栅格文件 los_ll.grd 读取的数据数组。它是一个 NumPy 数组，代表了栅格文件中的数值数据。
在pycharm中，data数据如下所示：
data数据的大小为2620x3480,说明data数据的高有2620行，data数据的宽有3480列。
换句话说，2620 表示栅格数据集在垂直方向上有 2620 个像素。这意味着如果你把这个数据集想象成一张图像，那么它的高度是 2620 像素。同样地，3480 表示栅格数据集在水平方向上的宽度，即从左到右的像素 ...
linux
未读Miniconda 和 Conda 都是用于管理 Python（及其他语言）环境和包的工具。
conda对于我来说是太臃肿了，很多的包我不会使用，所以选择安装miniconda是一个较好的选择。
下面是linux安装miniconda的实际操作。
在以下的网站，选择你要安装的Miniconda的版本。
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#linux-installers
1、下载安装包Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
2、把安装包上传到服务器上，这里放在 /home/software
3、安装
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
4、按回车
5、按空格跳到最下面，输入yes
6、选择安装位置，这里选择默认，直接回车，有需要可以自己输入改掉
Miniconda3 will now be installed into this location:
/root/miniconda3
- Press ENTER to confirm the loca ...
