Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Отображение портретного изображения в формате KML без его поворота в альбомную ориентацию

Я пытаюсь сослаться на изображения с большей высотой, чем ширина (портретный формат) в скрипте KML для Google Планета Земля; однако изображение всегда получается как альбомное или повернутое влево на 90 градусов, например.

<img id="id_photo" src="2012_01_21-dscf03.jpg" width="500"></img>

Я пробовал все, что мог придумать. Есть ли тег изображения, чтобы исправить это, например, format="portrait"?

Спасибо, Уолтер


  • Для геокодирования: Проблемный скрипт: ‹description›‹![CDATA[Водопад в Шорт-Каньоне, Эндрю, Генри, 21 января 2012 г. 17:00‹img id=id_photo src=2012_01_21-dscf03-Водопад в Шорт-Каньоне, Эндрю, Генри .jpg width=500›‹/img›‹hr›‹/hr›]]›‹/description› Мне удалось показать портретное изображение с помощью следующего скрипта: ‹description›‹img src=2012_01_21-dscf03- Водопад в Шорт-Каньоне, Эндрю, Генри.jpg width=500›‹/img›‹hr›‹/hr›‹/description› 02.09.2012
  • Для геокодирования: Как и прежде, портретное изображение отображается в Google Планета Земля как пейзаж со скриптом: ‹description›‹![CDATA[Водопад в Коротком Каньоне, Эндрю, Генри, 21 января 2012 г. 17:00‹img id=id_photo src=2012_01_21-dscf03-Водопад в Шорт-Каньоне, Эндрю, Генри.jpg width=500›‹/img›‹hr›‹/hr›]]›‹/description› Однако этот скрипт работает: ‹description›‹img src=2012_01_21-dscf03-Водопад в Шорт-Каньоне, Эндрю, Генри.jpg width=500›‹/img›‹hr›‹/hr›‹/description› Ограничивает ли тег CDATA типы изображений, отображаемых в Google Планета Земля? Спасибо, Уолтер 02.09.2012

Ответы:


1

Это звучит как пример вращения только EXIF. Что GE, вероятно, не соблюдает.

Некоторые камеры и т. д. «поворачивают» изображение так, чтобы оно было правильным, путем установки флага в данных EXIF. Сам необработанный JPG по-прежнему находится в альбомном формате.

Программа отображения (или преобразования) должна заметить этот флаг «требуется поворот» и повернуть изображение.

Но Google Планета Земля, вероятно, не соблюдает его, поэтому вы просто видите исходное изображение в том виде, в котором оно фактически сохранено (без поворота).

Рекомендуем попробовать одно из приложений, упомянутых здесь: http://jpegclub.org/losslessapps.html (многие отмечают у них есть автоматическая коррекция - так что должны "исправить" ваши файлы jpg)

03.09.2012

2

Это уже старая тема, но я наткнулся на ту же проблему. Так и не нашел решения для моей ситуации. В конце концов я нашел обходной путь, поэтому решил поделиться им здесь.

В основном решение состоит в том, чтобы дважды повернуть оскорбительные изображения, один раз на 90 ° влево, а затем снова. То, что у вас было, было изображением, ширина которого больше высоты, но с тегом ориентации, который указывает приложению повернуть его на 90 ° (но Google Планета Земля этого не делает). После двойного поворота это изображение с переключением ширины и высоты и тегом ориентации, который говорит, что его нельзя поворачивать. Теперь любое приложение, включая Google Earth, будет отображать его корректно.

Я использовал ExifTool, чтобы записать теги для всех моих изображений в CSV-файл, создал из него список со всеми изображениями для поворота и использовал этот список, чтобы дважды сообщить IrfanView вращать их.

14.04.2020
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..