1.前言 客户手里有一些经过裁剪的不规则多边形影像数据(如图例所示),希望能批量获取该类影像的边界信息,即影像对应的面信息,边界线信息.这里我们提供一种利用镶嵌数据集Footprint图层的方法来获取,面,及边界线信息的方法. 2.基本概念与术语 基本概念 镶嵌数据集(Mosaic Dataset)是ArcGIS 10推出的管理栅格数据的影像新技术.它是一项由栅格数据集和栅格目录相结合的混合技术,采用与非托管的栅格目录相一致的方法管理栅格数据.因此,可以对数据集进行索引,并且可对集合执行查询.它

#include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> #include <math.h> #include <string.h> using namespace cv; using namespace std; int thresh = 50, N = 11; const char* wndname = "Square Detection Demo"; int calcdistance

本文整体思路:在Python中使用Geopandas库,依次读取shp文件的每一个面状要素,获取其空间边界信息并裁剪对应的栅格影像,计算所裁剪影像Value值的众数,将其设置为对应面状要素的NewTYPE值,所有要素属性值都改好之后保存为新的shp文件. 使用Python处理空间数据确实用的不多,所以一个星期以来一直深受这个程序的折磨,官方文档.博客.谷歌.百度.论文,能用的方法都给用了,但是进度还是很慢,特别是当看到这篇博客的时候...好气啊.. 不过幸亏头比较铁,虽败不馁,慢慢一步一步调试找

一.前面心情 1.公司我的架构发生变动,从技术中心到项目组了,但不管怎么样,该看的还要看,总会用到 二.实现 三.参考: http://blog.csdn.net/cubesky/article/details/38588723 四.代码和关键流程 1.使用surface shader实现: 首先:viewDir:世界坐标系下,vertex为起点,Camera为终点的向量,即Camera到vertex的反向量. Shader "Custom/outLineTest" { Propert

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数016,xld,xld轮廓 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjectX;

接opencv6.4-imgproc图像处理模块之直方图与模板 这部分的<opencv_tutorial>上都是直接上代码,没有原理部分的解释的. 十一.轮廓 1.图像中找轮廓 /// 转成灰度并模糊化降噪 cvtColor( src, src_gray, CV_BGR2GRAY ); blur( src_gray, src_gray, Size(3,3) ); Mat canny_output;//找到轮廓的图 vector<vector<Point> > conto

IplImage* contours_rect; IplImage* contours; CvMemStorage* countours_storage=NULL; if(contours_rect==NULL) { contours_rect=cvCreateImage(cvSize(video_width,video_height),IPL_DEPTH_8U,); } if(contours==NULL) { contours=cvCreateImage(cvSize(video_width

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数003·contour,轮廓处理 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjec

转摘网址为:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/14/2212227.html 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓. 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 首先回忆下几个结构体: 首先是图像本身的结构体:typedef st

查找轮廓 轮廓到底是什么?一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.表示的方法可能根据不同情况而有所不同.有多重方法可以表示曲线.在openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置.关于序列表示的轮廓细节将在后面讨论,现在只要简单把轮廓想象为使用CvSeq表示的一系列的点就可以了. 函数cvFindContours()从二值图像中寻找轮廓.cvFindContours()处理的图像可以是从cvCanny()函数得到的有边缘像素的图像,或者是从cvThres

连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,直到再次发现新的成分. 代码: #include <iostream> #include <opencv2\

好久没有更新了,原谅自己放了个假最近又在赶进度,所以...更新的内容是很靠后的第八章,因为最近工作要用就先跳了,后面会更新笔记编号...加油加油! 在二值图像中寻找轮廓 void cv::findContours ( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierarchy, int mode, int method, Point offset = Point() ) image: 输入图像,需为8位单

以前就想写,但是因为envi可以就一直没弄.今天正好有个机会,就做了这个事情.ENVI中在主窗口中pixel locator可以实现,但是当我们需要读入很多的数据的时候,也就是批量处理的时候,显然编程来的更快.这里只是写了单独输入参数的pro,批处理的是偶可以再写一个pro,读入坐标到数组,利用for循环调用就行了. 来说一下思路: 首先,我们很容易通过envi提供的一些函数获取影像的基本信息,包括dn值的二维数组,坐标信息,像元大小,以及左上角坐标.(envi_open_file,envi_f

本博客为原创内容,未经博主允许禁止转载,商用,谢谢. 一.前言 关于GDAL与openCV间的数据格式转换,在我之前的博客中已有简要说明,这里,由于最近工作上经常用到openCV里的函数进行图像处理,所以写了一个程序,进一步对这两个开源库进行连接. 除了格式转换外,该类还支持数据的分块读入与写出. 二.代码 所有功能在一个GDALOPENCV类中完成,其头文件如下: /////////////////////////////////////////////////////////////////

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/17362457 连通区域指的是二值图像中相连像素组成的形状.而内.外轮廓的概念及opencv1中如何提取二值图像的轮廓见我的这篇博客:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14489225 轮廓的简单提取算法如下: 系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点,以它为起始点,跟踪它的轮廓,标记边界上的像素.当轮廓完整闭合,扫描回到上一个位置,

最近有个项目,其中有个功能是要将遥感影像按标准图幅分割,一开始用AE的接口,慢的让人抓狂,就改用GDAL,速度提升很大.我主要通过http://blog.csdn.net/liminlu0314/学习GDAL.本篇主要记录GDAL实现分割的代码,下篇用AE写个demo. int CutImageByGDAL(const char* pszInFile,const char* pszOutFile,double XMin,double XMax,double YMin,double YMax,co

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest 效果 代码 #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2

http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/09/HowToUseContour.html 作者:王先荣 前言    轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.前面讲了如何根据色彩及色彩的分布(直方图对比和模板匹配)来进行匹配,现在我们来看看如何利用物体的轮廓.包括以下内容:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 查找轮廓    首先我们面对的问题是如何在图像中找到轮廓,OpenCv(EmguCv)为我们做了很多工作,我们的任务只是调用现成

http://blog.csdn.net/giser_whu/article/details/41679515 首先,看下本篇博客要达到的效果图: 下面逐步分析如何加载影像及高程文件. 1.WorldWind Java导入数据包 在src源码文件中找到dataimport包,这个包里面的示例代码演示了如何向WW上加载影像及高程文件.可以看到有import和install两种方式,import是简单的以图层的形式加载到WW上:install是指当文件较大时,将文件以本地缓存的方式加载,这里先以im

C#下GDAL的使用这里就不多赘述了.參见上一篇博客. 代码中都加了凝视,这里就不再一一叙述了.代码例如以下: class FloodSimulation { #region 类成员变量 public Dataset m_DEMDataSet; //DEM数据集 public Dataset m_FloodSimulatedDataSet; //洪涝淹没范围数据集 public int m_XSize; //数据X方向栅格个数 public int m_YSize; //数据Y方向栅格个数 pu