很多时候,我们需要得到矢量数据区域所对应栅格数据的像元统计值(求平均.求和等),然后将获得的统计值赋给矢量图层的属性表,在ArcGIS中操作如下:(PS:第一次写技术文章,望大家多多体谅与支持,么么哒)   1.栅格统计:统计栅格数据,按照需要(求和.求平均)用所需要的矢量数据(矢量目标图层)进行统计,(注:考虑到统计分析较为常见,第一步前期并未实例截图).   2.栅格转矢量:将统计出栅格图层转换为矢量点图层:Raster to Point:              3.矢量点图层赋值:将第

我想做到,按照voronoi多边形分割地图土地利用类型文件,统计每个多边形内不同地物的种类和数量.-----如图: 我的第一个想法是:首先用上层多边形将下层栅格图切割开来,然后就可以分别统计栅格内的地物总数了. 矢量分割栅格目前可能有三种方法: 方法1:data management ----raster----split raster 按多边形分割栅格数据--我的电脑并不能出结果,统一坐标系也不能,无解,,, 方法2:先用split将voronoi多边形矢量文件的多边形全部切分开成一个一个的多

基于ArcGIS的栅格图像平滑处理 栅格数据获取的途径多种多样,造成了栅格数据质量的很大差异,一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元,即在表达同类型的地理要素时,出现个别像元值与周边像元不一致的情况,数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便,因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作. 在ArcGIS软件的空间分析工具箱中,提供了大量的栅格数据处理工具,其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用 1. 主滤波工具 1.1 主滤波工具原理 主滤

CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071.用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu. 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值. 首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope. 然后通过公式: Hu = pix

/// <summary> /// 二值化图像 /// </summary> /// <param name="bmp"></param> /// <returns></returns> private static unsafe Bitmap Binaryzation(Bitmap bmp) { BitmapData dstData = bmp.LockBits(, , bmp.Width, bmp.Height

较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适应地变小.不同亮度.对比度.纹理的局部图像区域将会拥有相对应的局部二值化阈值.常用的局部自适应阈值有:1)局部邻域块的均值:2)局部邻域块的高斯加权和. /**

c#图像处理入门 -bitmap类和图像像素值获取方法 一．Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetPixel方法和SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2. PixelFormat属性:返回图像的像素格式. 3. Palette属性:获取和设置图像所使用的颜色调色板. 4. Height Width属性:返回图像的高度和

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

简介:图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. 一.普通图像二值化 代码如下: import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) #把输入图像灰度化 #直接阈值化是对输入的单通道矩阵逐像素进行阈值分割. ret, binary = cv.threshold(gr

ArcGIS自定义工具箱-判断字段值是否相等 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 目的:判断两个字段值是否相等 使用方法: 结果: 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com

定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果. 一幅图像包括目标物体.背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群.这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(Binarization). 简单的阈值-(全局阈值): Python-OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: cv2.threshold() 函数:

图像二值化[图像阈值]简介: 如果灰度图像的像素值大于阈值,则为其分配一个值(可以是白色255),否则为其分配另一个值(可以是黑色0) 图像二值化就是将灰度图像上的像素值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. python代码层面知识点: opencv中图像二值化方法: OTSU Triangle 自动和手动 自适应阈值 import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray =

在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式,例如零器件图片的处理.文本图片和验证码图片中字符的提取.车牌识别中的字符分割,以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割,等等. 较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 全局固定阈值很容易理解,就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化: 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来

说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样. 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的.(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的). 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应点的x轴坐标,而是图片中对应点的y坐标(也就是编程中的pic.rows那行).x2同理. 3. 如果所

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.59 P分位法图像二值化  [函数名称]   P分位法图像二值化 [算法说明]   所谓P分位法图像分割,就是在知道图像中目标所占的比率Ratio时,循环不同的灰度值对图像进行 分割,并计算对应的目标所占的比率,如果该比率与Ratio的差值足够小,那么该阈值就是所求的最 佳分割阈值. /// <summary> /// P-Parameter method of image segmention. /// </summary>

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.55OSTU法图像二值化  [函数名称] Ostu法图像二值化      WriteableBitmap OstuThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] /// <summary> /// Ostu method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The source imag

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.56简单统计法图像二值化  [函数名称] 简单统计法图像二值化 WriteableBitmap StatisticalThSegment(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Statistical method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The source im

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.57一维最大熵法图像二值化  [函数名称] 一维最大熵法图像二值化WriteableBitmap EntropymaxThSegment(WriteableBitmap src) [算法说明] 一维最大熵法图像分割就是利用图像的灰度分布密度函数定义图像的信息熵,通过优化一定的熵 准则得到熵最大时对应的阈值,从而进行图像分割的方法. 算法过程: 1,对于一幅灰度图像,灰度范围为[0,L-1],求取图像的最小灰度级min,最大灰度级max:

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.58双峰法图像二值化  [函数名称]   双峰法图像二值化 WriteableBitmap  PeakshistogramThSegment(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Peaks histogram method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The sou

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.54迭代法图像二值化  [函数名称]   迭代法图像二值化      int IterativeThSegment(WriteableBitmap src) [函数代码] <strong> /// <summary> /// Iterative method of image segmention. /// </summary> /// <param name="src">The