Extraktion von Tiefenkarten aus iPhone HEIC-Dateien: Ein tiefer Einblick in ein Python-Skript

2025-06-04

Dieser Artikel befasst sich eingehend mit einem Python-Skript, das Tiefenkarten und Metadaten aus von iPhones aufgenommenen HEIC-Dateien extrahiert und in OpenEXR-Dateien konvertiert. Der Autor beschreibt detailliert die Funktionsweise des Skripts, einschließlich der Farbraumkonvertierung und Bildverarbeitung mit oiiotool sowie der Metadatenextraktion mit exiftool. Der Artikel zeigt auch die leistungsstarke Workstation-Konfiguration des Autors und die Schritte zur Installation der benötigten Pakete. Letztendlich lernen die Leser, wie sie dieses Skript verwenden können, um iPhone HEIC-Bilder zu verarbeiten und professionellere Bilddaten zu erhalten.

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Entwicklung Tiefenkarten

Depth Anything V2: Test mit Maxar-Satellitenbildern von Bangkok

2025-05-23

Dieser Beitrag beschreibt einen Test des Tiefenestimierungsmodells Depth Anything V2 mit Maxar-Satellitenbildern von Bangkok. Mit einer leistungsstarken Workstation versuchte der Autor zunächst die Inferenz auf einem großen Bild, scheiterte aber aufgrund schwarzer Bereiche im Quellbild, die das Modell verwirrten. Ein zweiter Versuch mit einem kleineren Bild lieferte deutlich bessere Ergebnisse und erzeugte eine Tiefenkarte, obwohl eine weitere Verarbeitung erforderlich ist, um die Höheninformationen zu kalibrieren.

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GeoDeep: Objekterkennung in Maxar-Satellitenbildern von Myanmar und Thailand

2025-04-13

Dieser Beitrag beschreibt die Verwendung des Python-Pakets GeoDeep zur Objekterkennung in frei verfügbaren Satellitenbildern von Maxar aus Myanmar und Thailand nach einem jüngsten Erdbeben. Mittels einer Hochleistungs-Workstation führt der Autor die in GeoDeep integrierten KI-Modelle aus, um Autos, Bäume, Gebäude und Straßen zu detektieren. Die Ergebnisse zeigen unterschiedliche Genauigkeit und Effizienz der verschiedenen Modelle, wobei einige Fehldetektionen und falsch-positive Ergebnisse aufweisen. Das Experiment unterstreicht das Potenzial und die Herausforderungen der KI-gestützten Objekterkennung in der Satellitenbildanalyse.

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Geokodierung von Wyvern-Satellitenbildern: Mapbox ermöglicht Datenvisualisierung

2025-03-15

Wyvern hat einen Metadatenkatalog für seine Satellitenbilder veröffentlicht, einschließlich Bildpositionen und Aufnahmemetadaten. Mit dem kostenlosen Geokodierungsdienst von Mapbox (100.000 Suchanfragen pro Monat) hat der Entwickler diese Metadaten heruntergeladen und erfolgreich die Adressdetails jedes Bildes mit seinem geografischen Standort verknüpft. Dies ergab eine 33-zeilige JSONL-Datei mit Geodaten. Jeder Datensatz enthält verschiedene Bildformate (GeoTIFF, Vorschaubilder usw.), Breiten-/Längengradkoordinaten, Bounding Boxes und mehr, was die spätere Datenvisualisierung und -analyse erleichtert.

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Technologie Geokodierung

Satellogic öffnet seinen Satellitendaten-Feed mit über 7 Millionen Bildern

2025-03-04

Satellogic, ein Entwickler, Hersteller und Betreiber von Satellitenkonstellationen, hat ein offenes Satellitendaten-Feed-Programm namens "Satellogic EarthView" angekündigt. Dieses Programm enthält über 7 Millionen einzigartige Bilder von mehr als 3 Millionen Standorten und bietet RGB- und Nahinfrarot-Bilder mit einer Auflösung von 1 Meter. Der Autor beschreibt die Analyse der Satellogic-Konstellation, die Startgeschichte und den Prozess des Zugriffs und der Arbeit mit den offenen Daten und erstellt Visualisierungen, die die räumliche Verteilung und die zeitliche Abdeckung hervorheben.

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