计算单景影像的梯度大小和方向

最新推荐文章于 2025-12-04 23:20:43 发布
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文章标签： 计算机视觉 人工智能 深度学习
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本文介绍了如何利用Python的Google Earth Engine（GEE）库计算Landsat 8影像的梯度大小和方向。首先安装GEE库，然后初始化并加载影像，接着对影像进行预处理计算梯度，最后通过选择特定波段获取梯度信息并进行可视化，以辅助遥感分析。

在地理信息系统 (GIS) 和遥感领域，计算影像梯度大小和方向是一项重要的任务。梯度是指图像中像素值的变化率，可以帮助我们分析地物边界、纹理特征以及其他影像特征。在本文中，我们将使用 Python 的 GEE（Google Earth Engine）库来计算单景影像的梯度大小和方向。

首先，我们需要安装并导入所需的库。确保你已经安装了 ee 库，并导入它：

import ee

接下来，我们需要初始化 GEE：

ee.Initialize()

现在，我们可以加载我们要处理的影像。假设我们要计算的是 Landsat 8 影像，可以使用 GEE 中的 ee.Image() 函数加载影像数据：

image = ee.Image(
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GEE python：计算单景影像的梯度大小和方向
此星光明博客
07-06 440
安装地球引擎的Python API和geemap。它同样计算像素点周围3x3的邻域内水平和竖直方向的梯度，得到两个梯度图像后，对其进行平方和开方运算，得到边缘梯度图像和方向图像。分别计算像素点周围3x3的邻域内水平和竖直方向的梯度，得到两个梯度图像后，对其进行平方和开方运算，得到边缘梯度图像和方向图像。Roberts算子：Roberts算子是一种简单的基于差分的梯度计算方法，计算像素点周围2x2的邻域内水平和竖直方向的梯度，得到两个梯度图像后，对其进行平方和开方运算，得到边缘梯度图像和方向图像。
Google Earth Engine（GEE）——Landsat8 影像梯度计算
此星光明博客
07-31 841
先看图像： 方向 梯度 直接看代码： //加载 Landsat 8 图像并选择全色波段。 var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1/LC08_044034_20140318').select('B8'); // 用内置函数直接，计算 X 和 Y 方向的图像梯度。 var xyGrad = image.gradient(); // 计算梯度的大小。x和y的平方开根号 var gradient = xyGrad.select('x').pow(2.
计算图像的景深
h763247747的博客
09-19 5404
在上一篇博客中，景深与视差成反比，其公式为： 为焦距，为左右相机的距离，分别为两张图像的点距离各自中心点的距离。 对于左图像的每一个像素点 ，求图像景深可以分为以下几步， 在右图中，找到左图像的像素点对应的极线 扫描极线，找到最匹配的点 计算视差, 并根据公式求取景深 1 平行图像（parallel images） 由极线约束： 因为图像平行，所以 ...
单图预测深度的简单算法理解与实践
zhingzt的博客
02-07 184
本文章主要是对当前的一些单图预测深度的算法进行实践和demo。
OpenCV中的图像处理 —— 图像梯度+Canny边缘检测+图像金字塔
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小菜鸡的小博客
03-23 1万+
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ArcGis处理水力梯度，用栅格计算器求水位年际变化等
weixin_65866588的博客
04-24 2382
一、求水力梯度 1、在Gis中求水力梯度，其实类似于求坡度，所以只需要使用 3D Analyst 工具- 栅格表面-坡度 工具求即可。 2、但是上述方法使用前，需要使用 栅格数据。这个时候可以根据现有数据进行转换。（如果有符合要求的栅格数据，就可以直接进行 坡度计算了。跳过后续步骤） 本次处理的数据是水位数据-线型.shp。所以需要使用一个 地形转栅格 的工具。 3、使用这个工具前，有几个问题可能会导致后面运行失败，下面讲一下使用 地形转栅格 这个工具前的一些准备。（如果满足有满足下列要
影像分割——梯度算子
2301_82143894的博客
03-25 456
梯度算子（Gradient Operator）是数学和图像处理里一个很重要的工具，简单来说，它是用来“测量变化”的。梯度算子在边缘检测里特别常见，比如经典的 Sobel算子 或 Prewitt算子，它们就是梯度算子的具体实现。照片里亮的地方（比如白色）和暗的地方（比如黑色）交界处，变化很明显，这就叫“边缘”。（读作“nabla”）就是梯度算子的符号，( f ) 是某个函数（比如图像的灰度值），用梯度算子处理后，会发现边缘部分的梯度值特别大，方向指向从亮到暗（或暗到亮）的地方。
遥感影像特征提取描述符：HOG（方向梯度通道直方图）
qq_42856253的博客
04-11 1667
遥感影像特征提取描述符：HOG（方向梯度通道直方图） **摘要：**在最初学习HOG时，在网上看了许多博客，但每个博客的侧重点都有所不同，对于一个初学者来说有点晕头转向，当时就特别希望能找到一篇即详细又能通俗易懂的介绍该特征提取算法的文章。在经过几天的学习和查询中，总算了解了如何形成影像的方向梯度直方图。为了方便感兴趣的友人理解和自己复习HOG，本文总体上阐述了什么是HOG、详细阐述了如何形成遥感...
图像梯度计算与压缩传感技术实现：MATLAB实践
weixin_34520664的博客
10-19 943
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：在图像处理中，梯度是关键特征，揭示像素强度变化。本文探讨使用MATLAB计算图像梯度，涉及随机梯度算法、相对梯度算法和压缩传感技术。通过 mingsou.m 脚本展示具体应用和理论实现。 1. 图像梯度的基本概念和重要性 图像梯度是图像处理中的基础概念，它描述了图像强度在空间上的变化率。理解图像梯度对于图...
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AI天才研究院
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在深度学习领域，特别是在训练深层神经网络时，梯度消失和梯度爆炸是两个普遍存在的问题。这些问题限制了网络的训练效率和性能，特别是当网络层数增加时。梯度消失指的是梯度在反向传播过程中变得非常小，导致权重更新几乎为零，从而阻碍了学习过程。相反，梯度爆炸则是梯度变得异常大，超过了数值的正常范围，可能导致权重更新过于剧烈，甚至引发数值不稳定和崩溃。梯度裁剪：通过设置阈值来限制梯度的大小，保证梯度更新不会过大或过小。激活函数选择：选择具有良好导数特性的激活函数，如ReLU，减少梯度消失的风险。权重初始化。
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#### 计算影像梯度差的方法 给定两张输入图像 \( I_1(x, y) \) 和 \( I_2(x, y) \)，分别计算它们的梯度场 \( |G_1| \) 和 \( |G_2| \)，以及对应的梯度角度 \( \theta_1 \) 和 \( \theta_2 \)[^1]。随后可通过以下...
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目前此网络召回率达到0.94，已经达到我的心理预期了，计算量只有16.7G FLOPs，可以说是很低了，完全可以实时在边缘设备推理。
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基于检测变换器的无源目标检测
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12-01 660
在本节中，我们概述了我们的问题设置、基于Mean Teacher的SFOD架构及其更新机制，以及FRANCK的关键组件。CMMB利用伪标签诱导的二分匹配构建类间记忆库进行对比学习，增强特征区分度。OSSR通过基于查询融合的目标性得分分配动态的实例级损失权重来缓解类别不平衡。UQFD通过不确定性加权的、目标性引导的特征蒸馏改进知识迁移。最后，我们介绍了总体训练损失和DTUI，它通过动态调整EMA更新间隔来增强Mean Teacher的鲁棒性。
【opencv图片倾斜矫正】
sinat_41053216的博客
12-04 304
opencv图像处理，利用霍夫变换直线检测，进行倾斜图像矫正
计算机视觉·MaskFormer
2301_80132162的博客
11-30 322
借助了的核心思想，不过将原本的目标检测任务迁移到了语义分割和全景分割领域。
AI训练（目标检测：yolov8）
最新发布
weixin_48036026的博客
12-04 187
本文介绍 YOLOv8 目标检测项目实操全流程：含虚拟环境创建、PyCharm 配置及依赖安装，明确项目目录结构，给出模型预测、训练、验证、测试的终端命令。重点解析训练结果，包括最优与末次训练权重文件，results.png 中各类损失、精度、召回率、mAP 等指标含义，以及数据明细和标签分布，同时提及过拟合、样本不均衡等问题的应对思路，为项目实操与结果分析提供指导。
【每天一个AI小知识】：什么是目标检测？
码道源码
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目标检测是计算机视觉的核心任务，能识别图像中的目标类别并定位其位置。技术发展经历了传统方法（如HOG特征）、两阶段检测器（如R-CNN系列）和单阶段检测器（如YOLO系列）三个阶段。现代目标检测技术广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像等领域，但仍面临小目标检测、遮挡问题等挑战。评估指标主要包括mAP和FPS，未来发展将聚焦Transformer应用、自监督学习等技术突破。该技术不仅提升了机器视觉能力，也需平衡速度与精度，并考量隐私保护等伦理问题。
计算机视觉·DETR
2301_80132162的博客
11-30 293
由于N的数量肯定是大于图像中真实锚框的数量和标签集M，因此作者引入了一个No Object作为新的标签集。，这N个锚框经过FFN分别得到分类结果和锚框坐标。这些query向量首先经过自注意力进行交互。总损失：N个分类损失，M个锚框和GIoU损失。DETR设计了N个可以学习的query。就像NMS一样，作者需要减少锚框的数量。首先通过CNN+1x1卷积得到特征图，，N的数量大于图像中实际存在的数量。，其中N=100，表示查询的数量。得到生成的锚框与真实锚框之间的。，就是一个关系矩阵C。
C++实现医学信息计算中的梯度计算方法
4. 优化算法：在进行参数优化时，如在机器学习的反向传播算法中，梯度信息用于指导参数的调整方向，这在医学影像的深度学习算法中尤为重要。 ### C++实现梯度计算 在实现梯度计算的C++代码中，通常需要包含以下几...
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