Skip to main content

Libreria que automatiza la ubicacion espacial de los Bounding Boxes

Project description

UbiGeoAI

Serie de funciones que permiten al usuario ubicar espacialmente los Bounding Boxes a partir de archivos georreferenciados (ráster) generando de esta manera, archivos en formato shapefile. Lo que permite hacer análisis en Sistemas de Información Geográfica (SIG).

Si quieres conocer mas de nuestro trabajo visita los siguientes enlaces de LinkedIn:

Instalación

Creación de carpetas dentro de la ruta donde se implemente la librería

De manera automática, la librería creará carpetas esenciales para su funcionamiento. Estas carpetas se encontrarán en la dirección del código donde se ejecute la librería. NOTA IMPORTANTE: cada vez que se ejecute la librería se deben de respaldar los resultados ya que estos serán borrados de manera permanente. Las carpetas que se crearán serán las siguientes:

  • Predict

  • Predict_jpg

  • Resultados

  • runs

Parámetros esenciales de la librería

  • path_raster = ruta del archivo ráster donde se harán las detecciones

  • path_model = ruta del archivo PyTorch generado obtenido mediante Yolo OBB

  • confidence = el valor de confidencia

  • output_name = el nombre que se les asignará a los resultados obtenidos

  • img_div = tamaño de las matrices generadas a partir de la división del ráster de entrada

Archivos que se obtienen después de la ejecución de la librería

Dentro de la carpeta de resultados, tendremos dos resultados. El primero de ellos es un archivo GeoJSON y el otro es un archivo Shapefile.

Ejemplo de salida

Ubicación geográfica de los Bounding Boxes

Los shapefile que se obtienen pueden ser visualizados en un SIG y se pueden hacer análisis con ellos, por ejemplo, análisis de densidad.

Ejemplo de salida

Ejemplo de utilización de la librería:

# Se importa la librería 
from ubigeoai import GeoUbicacion
GeoUbicacion(path_raster='Mapa.tif', path_model='best.pt', confidence=0.2, output_name='Deteccion.shp', img_div=540)

Salida

Ejemplo de salida

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

ubigeoaii-0.2.tar.gz (5.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

ubigeoaii-0.2-py3-none-any.whl (5.1 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file ubigeoaii-0.2.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: ubigeoaii-0.2.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 5.0 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.5

File hashes

Hashes for ubigeoaii-0.2.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 b759bfa365f806c561679c54bf5fd016c14cbda722f62a5874fce14b51f37309
MD5 0451e7d0804e8bfcecfc35f312d420ee
BLAKE2b-256 aa25d99fb1228d2d6255bc72d855fb8edb29e57a3236fa459d05761879dcd2d1

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file ubigeoaii-0.2-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: ubigeoaii-0.2-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 5.1 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.12.5

File hashes

Hashes for ubigeoaii-0.2-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 3fcaac386380c01f7f4960c41220c4ccf2c7212bdc6e55de42c6ddab03aefd34
MD5 9a4987cb50c8c3f211cb5bed31da20d2
BLAKE2b-256 16aed5bf5c32de87f0eda8ffbcb725db35cb2de048b393e695e065e5a756cd37

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page