在互联网上下载的遥感影像都进行过分幅处理,下载下来的影像多是规则的四方形,而在进行遥感影像研究时,多是针对特定区域来进行,比如研究北京市的遥感影像,不在北京市范围内的影像对于研究者就没有利用意义,如果不进行裁剪处理,而是对整幅影像进行分析处理,就会增加很多不必要的工作,既浪费时间又浪费资源,所以根据研究区的范围裁剪出研究区的影像显得十分重要. 本文的目的在于介绍arcgis中的多样裁剪功能,以北京市的遥感影像为例. 本文需要用的软件工具有2个,第一款要用的软件是locaspace viewer,

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先是读取遥感图像的R.G.B波段数据的做法.读取R.G.B波段数据的像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块(PixelBlock),然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像素值.首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法,其语法如下: public object GetVal( int plane, int X, int Y); 第一

---恢复内容开始--- 一.图像几何校正的概述 1.几何校正方法: 1)利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正.主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称,来启动这种矫正方法. 2)Image to Image几何校正.一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图,通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件,使相同地物出现在校正后的相同位置,大多数的几何校正都是通过这种方法来完成的. 选择主菜单>>Map>&g

PHP图片裁剪函数(图像不变形) <? *exif_imagetype -- 判断一个图像的类型 *说明:函数功能是把一个图像裁剪为任意大小的图像,图像不变形 * 参数说明:输入 需要处理图片的 文件名,生成新图片的保存文件名,生成新图片的宽,生成新图片的高 */ // 获得任意大小图像,不足地方拉伸,不产生变形,不留下空白 function my_image_resize($src_file, $dst_file , $new_width , $new_height) { $new_width

上两个月参加了个比赛,做的是对遥感高清图像做语义分割,美其名曰"天空之眼".这两周数据挖掘课期末project我们组选的课题也是遥感图像的语义分割,所以刚好又把前段时间做的成果重新整理和加强了一下,故写了这篇文章,记录一下用深度学习做遥感图像语义分割的完整流程以及一些好的思路和技巧. 数据集 首先介绍一下数据,我们这次采用的数据集是CCF大数据比赛提供的数据(2015年中国南方某城市的高清遥感图像),这是一个小数据集,里面包含了5张带标注的大尺寸RGB遥感图像(尺寸范围从3000×30

一个小测试程序开发全过程实录,完全新手入门级的实例,如果你还在为处理大影像而发愁,来试试这个称手的工具吧. Imagec 开发日记 2013-6-25 需求: 影像数据切割,重采样 数据切割的要求是简单的给予矩形的等分切割,并以2的幂次为分割单元,无需使用AOI裁切, 重采样需要实现多种采样模式,用户可以切换采样模式(下文中所提供的代码只是利用了RasterIO的一个特性使用了默认的最近邻重采样方法) 基本思路 考虑是否存在使实用的gdal接口, 自行设计,利用GDAL的读写接口完成数据输入输出

在argmap工具中,图层属性中,数据框选择“裁剪选项”,“指定范围”,根据一个要素的轮廓,即可以选择需要全屏显示的图层“要素的轮廓”,确定以后地图就自动居中显示,请注意要排除掉超出范围的图层,否则发布时会提示错误.

首先投影时，重采样方式选择nearest最邻近采样法，不改变投影后图像的DN值。 然后双击投影后图像，在符号系统中选择RGB——拉伸类型改为：无（默认是标准差拉伸）

城市地区道路网的简单的阈值分割.采用的是单ostu(最佳阈值分割)算法,废话少说,如果不太清楚该算法,请参考文献[1]中的图像分割这一章的介绍.程序直接运行的效果如下.

close all;clear all;clc;I = imread('yaogan2.jpg');HSV = rgb2hsv(I);Hgray = rgb2gray(HSV);% 计算64位灰度共生矩阵glcmsl = graycomatrix(Hgray,'numlevels',64,'offset',[0 1;-1 1;-1 0;-1 -1]);% 纹理特征统计,包括对比度.相关性.熵.平稳度.二阶矩(能量)stats = graycoprops(glcmsl,{'contrast','c

1. 定义 分水岭算法(watershed algorithm)可以将图像中的边缘转化为"山脉",将均匀区域转化为"山谷",在这方面有助于分割目标. 分水岭算法:是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法.把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中的每一个点像素值的灰度值表示该点的海拔高度,每一个局部极小值及其影响的区域称为"集水盆",集水盆的边界可以看成分水岭.在每一个局部极小值表面刺穿一个小孔,然后把整个模型慢慢浸入水中,随着浸入的加深,每一个局部

1.准备全国省级行政区数据,需要有省级行政区信息,如下所示: 2.生成渔网数据,操作完成会生成一个面数据和一个点数据,我们主要用点数据进行后面的操作. 3.提取栅格数据的值到渔网点数据中. 4.将区域地名赋予给栅格点值(分析工具-标识),设置如下图 5.数据的筛选过滤. 6.数据的汇总统计

内容中包含 base64string 图片造成字符过多,拒绝显示

1.阈值分割 import os import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from osgeo import gdal GRAY_SCALE = 256 def tif_jpg(rasterfile): in_ds = gdal.Open(rasterfile) # 打开样本文件 xsize = in_ds.RasterXSize # 获取行列数 ysize = in_ds.RasterYSize bands =

前言 前段时间遇到了一个移动端对图像进行裁剪.压缩.旋转的需求. 考虑到已有各轮子的契合度都不高,于是自己重新造了一个轮子. 关于图像裁剪.压缩 在HTML5时代,canvas的功能已经非常强大了,可以进行像素级的操作.像图像裁剪.压缩就都是基于canvas来实现的. 关于其中原理,无非就是利用canvas自带的API,复杂一点的就是裁剪框以及旋转后的坐标计算,因此不再赘述. 本文中的图像裁剪.压缩都是基于canvas完成的. 图像裁剪 功能包括: canvas绘制图片 裁剪框选择裁剪大小 旋转

转载于:http://www.cnblogs.com/dailc/p/7843204.html 前言 前段时间遇到了一个移动端对图像进行裁剪.压缩.旋转的需求.考虑到已有各轮子的契合度都不高,于是自己重新造了一个轮子. 关于图像裁剪.压缩 在HTML5时代,canvas的功能已经非常强大了,可以进行像素级的操作.像图像裁剪.压缩就都是基于canvas来实现的. 关于其中原理,无非就是利用canvas自带的API,复杂一点的就是裁剪框以及旋转后的坐标计算,因此不再赘述. 本文中的图像裁剪.压缩都是

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

1.算法功能简介 图像裁剪的目的是获取选定的影像范围区域.图像裁切工具提供像素范围裁切.矢量裁切.栅格图像裁切和几何图元裁切四种方式. 像素范围裁切是基于像素坐标获取矩形裁切区域的裁切方式:矢量裁切是基于矢量地理坐标获取任意形状裁切区域的裁切方式: 栅格图像裁剪是基于栅格文件的坐标获取裁剪区域的裁剪方式: 几何图元裁切是基于交互方式在主视图上绘制多边形来获取裁切范围的裁切方式. PIE支持算法功能的执行,下面对图像裁剪算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数

SAR是主动式侧视雷达系统,且成像几何属于斜距投影类型.因此SAR图像与光学图像在成像机理.几何特征.辐射特征等方面都有较大的区别.在进行SAR图像处理和应用前,需要了解SAR图像的基本特征. 本文主要包括: 成像散射特征 SAR几何特征 SAR图像特征   1.成像散射特征 SAR图像上的信息是地物目标对雷达波束的反映,主要是地物目标的后向散射形成的图像信息.反映SAR图像信息的灰度值主要受后向散射的影响,而影响后向散射的主要因素分为两大类: 雷达系统的工作参数:主要包括雷达传感器的工作波长.

由于一个项目中需要用到用户头像上传裁剪组件,这两天便网上找了一些相关插件,主要由以下几种插件: 1.Image Cropper:http://elemefe.github.io/image-cropper/#demo 2.flash头像上传组件:http://www.hdfu.net/index.html(可惜是收费的) 3.jQuery Jcrop:http://code.ciaoca.com/jquery/jcrop/ 本着开源免费的态度,第二种要收费的插件自然不纳入考虑学习的范围. 本文主

Brazilian Coffee Scenes数据集较小,5MB左右: UC Merced Land Use Dataset(数据集规模较大,300MB+) MSTAR public targets dataset(需要注册,注册较为简单) 除 MSTAR 数据集外,该站点有其他类型的更丰富的数据集,详见SDMS PUBLIC WEB SITE HOME PAGE 遥感图像场景分类数据集:NWPU-RESISC45 dataset 谷歌搜索这些数据集的名字,或者在数据集所在的官网说明中,还可找到