教程介绍了如何对道路图像进行后处理，包括使用ArcScan进行最佳道路中心线提取，通过重分类生成线要素。同时，提到了使用OpenCV和Python代码可能获得更好的效果，以及从Openstreetmap获取路网数据转换为shapefile的步骤。在配置环境中，遇到opencv-contrib-python安装问题，建议通过错误信息搜索解决方案。
最近在研究对道路的后处理
废话不多说
直接放我的教程了
分别对real真实和predict预测的图片进行镶嵌操作
教程在这里
工具在这里
结果如下
矢量化提取道路中心线
经过很多尝试
arcscan是提取效果最好的一个方法，操作见这
或者这里这篇文章注解更详细一点，看这篇就够了
在ArcToolbox中点击“Spatial Analyst工具\重分类\重分类”，调用重分类工具
结果：
新建一个要素
矢量化设置：
就可以生成线要素了
同理
需要重复操作生成真实值图片和预测图片对应的中心线
代码提取中心线效果要比软件好
可以查看这篇文章
采坑记录
但我在配置这个环境的时候遇到了一些问题
安装opencv-contrib-python没有那么顺利
可以查看这篇文章提供一些思路
但其实报错了直接搜索错误来改正就可以了
但我其实也不知道怎么就突然改正正确了
需要多尝试
得到real以及predict的面状要素
从Openstreetmap获取路网数据并制作shapefile图层
这个只是一个想法可以利用的
具体操作查看这里
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