在QQ热线或者技术咨询会问到:"我有一副RGB的栅格图,想从上面提取相关的一些信息.能不能提取?精度有保证吗?"等等诸如此类的问题.本专题就採用我们经常使用的栅格地图进行建筑物轮廓信息的提取. 1. 採用数据:网上地图部分截图    2.  软件:ENVI Fx 3.  提取步骤: Ø  启动ENVI 5.1: Ø  点击载入影像数据. Ø  在Toolbox中找到工具:"/FeatureExtraction/Example Based Feature Extract

轮廓提取相对容易,只需在2.5D渲染视角下,导出模型的顶点坐标以及基于视角的消隐后的三角形面,将三角面投影后合并就可得到轮廓,轮廓坐标基于2.5d图的基准坐标换算就得到.提取轮廓的在我另外一篇文章中有试用的插件,基于3dmax2013的. 轮廓遮挡部分的剔除,如果自动完成的话,效率特别低. 要处理一个模型,原则上要对模型可见面上的点沿视线方向引出直线,与相关模型的可见面做相交运算(在目前2.5D的视角下,模型包围盒的最小y值小于待处理模型都要计算),有交点的模型就用该模型的轮廓来裁剪待处理模型的

图像的轮廓提取-Robert算子 图像的边缘:周围像素灰度有阶跃变化或“屋顶”变化的那些像素的集合,边缘广泛存在于物体与背景之间.物体与物体之间,基元与基元之间,是图像分割的重要依据. 物体的边缘是由灰度不连续性形成的,经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个领域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向倒数变化规律,用简单的方法检测边缘,这种方法称为边缘检测局部算子. public Bitmap Robert(Image image) { int width = image.Width; i

这个系列的目的是通过对OpenCV示例,进一步了解OpenCV函数的使用,不涉及具体原理. 示例代码地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/examples.html(安装openCV时可框选)   目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码   简介 本文记录了对OpenCV示例contours2.cpp的分析. 资料地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/d0/d2a/contours2_8cpp-example

一般轮廓提取是通过对图像的梯度进行卷积计算,得到图像边缘(滤波),常用的边缘检测方法有candy.sobel. Laplacian等,再对二值化后的边缘图像进行轮廓计算: 1.Candy算子: cv::cvtColor(img, grayImg, cv::COLOR_RGB2GRAY); cv::blur(grayImg, tempImage, cv::Size(3,3));//先用均值滤波器进行平滑去噪 cv::Canny(tempImage, binaryImg, threshod,thre

http://dongtingyueh.blog.163.com/blog/static/4619453201271481335630/ [函数名称] 二值图像轮廓提取         ContourExtraction(WriteableBitmap src) [算法说明] 二值图像的轮廓提取对于图像识别,图像分割有着重要意义.该算法的核心就是将图像目标的内部点消除.所谓内部点,我们要根据当前像素点的邻域来进行判断,假设邻域窗口为3*3窗口,如果当前像素P(x,y)的八个邻域像素满足如下条件,

计算机视觉讨论群162501053 转载请注明:http://blog.csdn.net/abcd1992719g/article/details/27979267 收入囊中 在图片中找到轮廓而且描绘轮廓 使用多边形.圆,椭圆来逼近我们的轮廓 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvYWJjZDE5OTI3MTln/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/C

FindContours 在二值图像中寻找轮廓  int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour,  int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST,  int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image  输入的 8-比特.单通道

1.轮廓提取 src = cv2.imread("***.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) gray = cv2.cvtColor(src ,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv2.threshold(gray,,255,cv2.THRESH_BINARY) contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.d

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.65形态学轮廓提取算法  [函数名称]   形态学轮廓提取函数       WriteableBitmap MorcontourextractionProcess(WriteableBitmap src) /// <summary> /// Morgraphy contour extraction process. /// </summary> /// <param name="src">Th

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.40二值图像轮廓提取算法  [函数名称]   二值图像轮廓提取         ContourExtraction(WriteableBitmap src)  [算法说明]   二值图像的轮廓提取对于图像识别,图像分割有着重要意义.该算法的核心就是将图像目标的内部点消除.所谓内部点,我们要根据当前像素点的邻域来进行判断,假设邻域窗口为3*3窗口,如果当前像素P(x,y)的八个邻域像素满足如下条件,则该点即内部点:   1,P(x,y)为目

本文主要总结一下在matlab中可用于进行轮廓提取的函数. 1 bwperim 根据参考资料[2]的提示,可以使用bwperim()函数进行轮廓提取,具体代码如下: %读取原图im = imread( filepath ); imshow(im);title('原图'); % 转二值图像bw = im2bw( im ); %轮廓提取 contour = bwperim(bw); figureimshow(contour);title('轮廓')    原图和所提取的轮廓分别如图1和图2所示. 图

一.tensorflow中二维卷积函数的参数含义:def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], name=None)卷积操作函数:input:需要做卷积操作的图片:四维tensor张量,类型float32或float64:[batch,in_height,in_width,in_channels]形状(shape

基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以及做一些简单的基础应用. 一.Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题.而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在

http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394139 OpenCV成长之路:直线.轮廓的提取与描述 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://ronny.blog.51cto.com/8801997/1394139 基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征,而线条.轮廓.块往往是最能体现特征的几个元素,这篇文章就针对于这几个重要的图像特征,研究它们在OpenCV中的用法,以

对于一般的图像提取轮廓,这篇博文介绍了一个很好的方法,但是对于有噪声的图像,并不能很好地捕获到目标物体. 比如对于我的鼠标,提取的轮廓效果并不好,因为噪声很多: 所以本文增加了去掉噪声的部分. 首先加载原始图像,并显示图像 img = cv2.imread("temp.jpg") #载入图像 h, w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽 cv2.imshow("Origin", img) #显示原始图像 然后进行低通滤波处理,进行降噪 blured

​ArcGIS API for Python主要用于Web端的扩展和开发,提供简单易用.功能强大的Python库,以及大数据分析能力,可轻松实现实时数据.栅格数据.空间数据等多源数据的接入和GIS分析.可视化,同时提供对平台的空间数据管理和组织管理功能.本篇博客将和大家分享,使用ArcGIS API for Python进行城市区域提取的方法和流程. 数据准备:不同时期的landsat影像 一.关于栅格函数   在前面的博客"环境镶嵌数据集的渲染模板使用","环境镶嵌数据集栅

图片解析: 原图: code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]){ #if 1 int i, j; CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage

http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/8519751 环境: vs2008 + opencv2.1 先看,这两个函数的用法(参考 opencv手册): +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ FindContours        在

前面写过一篇关于轮廓算法的文章,是把合并建筑和合并轮廓是分开对待的,并且为了使轮廓合并的时候算法简单,对x坐标使用了double类型,然后对整形的x坐标数据进行合并.这样做是为了使得需找拐点的算法容易理解,遇到拐点的时候方便辨认.但是缺点也很明显:它对所有建筑的x坐标区间(MaxX-MinX)非常敏感,区间变大的话,效率就会下降(它用double类型来遍历所有x的整形坐标,double可以使用0.5的步长).但是如果输入的建筑横坐标数据是浮点型的话这个算法就需要再改动下才能使用,所以它的限制很多