设置图像感兴趣区域(RIO)

   在图像处理区域,我么长需要设置感兴趣的区域(RIO,region of interest),来专注或简化工作。它通俗的的意思的就是从图像中选取一个区域图像,这个区域是图像分析的重点。我们圈定这个区域以便进一步出理。

   以下是代码演示:


#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc_c.h>


using namespace cv;
int main()
{
Mat image1 = imread("1.jpg");
Mat image2 = imread("2.jpg");
if (!image1.data)
{
printf("第一张图片读取失败");
return -1;
}
imshow("image1", image1);
if (!image2.data)
{
printf("第一张图片读取失败");
return -1;
}
imshow("image2", image2);
//定义一个Mat类型的ROI区域
Mat imageROI = image1(Rect(20, 30, image2.cols, image2.rows));

//加载掩膜
Mat mask = imread("2.jpg");
//将掩膜放到ROI中
image2.copyTo(imageROI, mask);
imshow("利用ROI实验窗口叠加", image1);
waitKey(0);
return 0;
}


### 遥感图像处理的完整流程 遥感图像处理是一个复杂的过程,涉及多个阶段和技术方法。以下是完整的遥感图像处理流程,包括预处理、分类、可视化以及地理信息系统(GIS)的应用。 #### 一、数据获取与存储 遥感数据通常来源于卫星传感器或其他航空设备。这些原始数据需要经过初步的质量评估和校正才能用于后续分析[^1]。 常见的遥感平台包括Landsat系列、Sentinel系列和MODIS等。每种平台的数据格式不同,因此需根据具体需求选择合适的工具进行读取和管理。 ```python import rasterio as rio # 打开遥感影像文件 with rio.open('path_to_image.tif') as src: image_data = src.read() ``` --- #### 二、预处理 预处理的主要目标是对原始遥感数据进行质量改进,以便更好地提取有用信息。主要步骤如下: 1. **辐射校正**:通过调整像素值来消除大气效应和其他干扰因素的影响[^2]。 2. **几何校正**:利用地面控制点(GCPs),将图像投影到特定的地图坐标系上,从而实现精确的空间定位[^3]。 3. **去云处理**:采用算法检测并移除因天气原因造成的遮挡区域[^4]。 4. **重采样**:当改变分辨率或转换投影时,可能需要用到插值技术重新计算像元值[^5]。 --- #### 三、特征提取与增强 此部分旨在突出感兴趣的目标对象,并减少背景噪声影响。常用的方法有直方图均衡化、边缘锐化滤波器应用等操作[^6]。 ```python from skimage import exposure, filters # 应用对比度拉伸 image_enhanced = exposure.equalize_hist(image_data) # 边缘检测 edges = filters.sobel(image_enhanced) ``` --- #### 四、图像分割与分类 为了识别不同的地物类别,可以采取监督学习或者无监督聚类的方式完成自动化的土地覆盖制图工作[^7]。 - **监督分类**:基于训练样本建立模型预测未知区域所属类型; - **非监督分类**:无需先验知识直接寻找相似性高的簇群; 常用的机器学习框架如Scikit-Learn可用于构建随机森林和支持向量机(SVM)[^8]。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 初始化分类器 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) # 训练模型 clf.fit(training_features, training_labels) # 进行预测 predicted_classes = clf.predict(test_features) ``` --- #### 五、结果验证与精度评价 使用混淆矩阵(Kappa系数)衡量实际观测值同估计值得一致性程度,进而判断整个系统的可靠性水平[^9]。 --- #### 六、GIS集成与可视化 最后一步就是把得到的结果导入至ArcGIS/QGIS这样的软件包里做进一步编辑展示给最终用户看懂理解[^10]。 ```python import geopandas as gpd # 加载矢量边界数据 boundary = gpd.read_file('path_to_boundary.shp') # 将栅格转为矢量 vectorized_result = rio.features.shapes( source=image_data, mask=(image_data != 0), transform=src.transform ) ``` ---
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