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 ...
在本教程中，我将向您展示如何在 Windows 10 环境中安装 GMTSAR。在尝试在 Windows 10 中安装此软件之前，您需要激活 WSL。有许多教程解释了如何执行此操作，或者您可以按照此处的教程进行操作。
ubuntu换国内源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/
安装gmtsar以下是如何在 Windows 10 中安装 GMTSAR 的分步说明
sudo apt install subversion ghostscript build-essential cmake libnetcdf-dev libfftw3-dev libpcre3-dev libgdal-dev gdal-bin
下载gmt:
git clone https://github.com/GenericMappingTools/gmt
下载GSHHG和DCW文件。
GSHHG 是 GMT 的附加文件，用于绘制海岸线、河流和政治边界，而 DCW 是 GMT 的附加文件，用于绘制国家多边形。
转到 CMAKE 文件夹，在您之前下载的 GMT ...
GMTSAR 是一款出色的工具，可让您在使用 GMT 的同时分析 SAR 卫星图像。不过，我仍在学习如何使用它。今天我只介绍一下安装方法。
安装官方安装教程：https://github.com/gmtsar/gmtsar/wiki
以下是如何在 Ubuntu22.04安装 GMTSAR 的分步说明
安装依赖包安装GMT
#!/bin/bash
sudo apt install -y csh subversion autoconf libtiff5-dev libhdf5-dev wget liblapack-dev gfortran g++ libgmt-dev gmt-dcw gmt-gshhg gmt
下载 ENIVSAT 的轨道文件需要下载 ENVISAT 的轨道数据。
#!/bin/bash
sudo mkdir /usr/local/orbits
wget http://topex.ucsd.edu/gmtsar/tar/ORBITS.tar
sudo mv /usr/local/orbits
cd /usr/local/orbits
sudo tar -xvf ORBI ...
