大幅影像切割

最新推荐文章于 2024-11-29 13:38:49 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-29 13:38:49 发布 · 154 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了一种大幅影像切割的方法，通过设置切片影像间的重叠度为400来确保每个切片都包含足够的目标部分，有利于后续的目标检测工作。在进行切割时，还会自动转换坐标系以匹配切片影像。

大幅影像切割

为了保证切片的影像中包含足够的目标部分以利于检测，将相邻切片影像的重叠度设置为400，此外在按照上述参数进行切片时，以切片影像左上角坐标为基准，自动将原图像坐标系中的坐标标准换到切片影像的坐标系下。

教程：使用Python裁剪TIF影像为多个自定义大小的小块(分割栅格)
热爱分享，热爱记录
08-21 2598
读取TIF影像：通过GDAL库读取影像及其地理信息。滑动窗口裁剪：将影像按照指定的窗口大小和重叠率进行裁剪。保存裁剪后的影像：将裁剪后的影像保存为新的TIF文件，同时保留其地理坐标和投影信息。
Python:使用GDAL裁剪并分块GeoTIFF文件
Lbta的博客
09-18 1240
本项目旨在利用GDAL对GeoTIFF文件进行裁剪和分块操作，支持批量处理整个文件夹中的TIF文件，并可选择是否保留地理坐标信息。该工具能够按指定的块大小将大幅影像裁剪为多个小块，并保存为指定格式的文件（默认.tif。
ARCgis切割影像图
03-28
在arcgis下如何进行影像图裁剪 软件 2011-03-30 14:12:03 阅读15 评论0 字号：大中小 订阅 TOOLBOX--SPATAIL ANALYST TOOLS--EXTRACTION--EXTRACT BY MASK等都可以。 ArcGIS的裁剪功能不怎么好用,裁剪后只能保留三个波段,推荐用ERDAS或PCI进行裁剪. ERDAS中有两个裁剪方法: 1.ERDAS--DataPrep--Subset Image 2.ERDAS--Interpreter--Utilities--Mask PCI裁剪方法: PCI--Focus--Tools--Clipping/Subsetting arcgis中的裁切，有好几个功能都是不改变影像大小，只改变指定范围外的象元像素值 总结一下利用Erdas和Arcgis来随意图形分割影像图： 影像图格式为tif随意图形格式随意（就当shape格式） 一：合并影像图： 由于影像图的分割需要，则要全部覆盖shape格式的边界。 分Erdas和Arcgis两种合并法： Erdas合并： ①打开Erdas，再打开viewer窗口(注意：再打开图层时，要将raster option的no stretch和background transparent前打勾，这样图层就不会失真)。 ②打开需要合并的图：files of type选择，选择对应的的图层 ③在窗口viewer—raster—mosaic images,弹出mosaic tool窗口 ④在窗口mosaic tool—process—run mosaic，弹出窗口 ⑤在窗口output file nam选择files of type为tif格式，存放路径自己选择，点击ok完成 Arcgis合并: ①打开Arcgis(Arcmap), 加入要合并的图层 ②ArcToolBox—datamanagementtools—raster—mosaic或mosic to new rastevr 然后按需求选择input raster 和 output raster还有名称。 二：生成分割边界： ①先用arcmap打开shape图，选中shape边界 ②ArcToolBox—conversion tools—to coverage—feature to class coverage然后按需求选择input feature classse和在output coverage填入存储路径，点击ok完成，生成coverage格式。 ③然后在Erdas用窗口viewer打开coverage图和tif图。 ④再矢量图上用鼠标点击你要裁切的边界线，再点击“AOI”菜单，选择 copy select toaoi； View—>Arrange Layers Viewer打开Arrange Layers Viewer对话框，在Vector图层上单击右键，选择Show Properties，打开Properties对话框，选中Polygon，点击Apply按钮，再选中矢量图中重叠的部分。 ⑤利用AOI工具条上的AOI转换工具（带右箭头的工具），将此按钮选中单击，线界转换为AOI，单击File—>Save—AOI Layer as，保存为aoi文件。 三：对影像图裁剪 Erdas ：aoi格式文件裁剪：（好像裁剪后的矩形黑色边框去不掉）在ERDAS图标面板工具条中单击Data Prep图标，Subset，打开Subset对话框。在Subset对话框中需要设置下列参数： ①输入文件名（input file） ②输出文件名（output file） ③单击aoi选中裁剪文件名：在choose aoi选项中选中文件名 ④其余的我选择默认，然后ok等结果mask裁剪： interpreter--utilities--mask（注意的是input mask file文件如*img ，所以要几经周折的数据转换才能转过来，可以从arcmap中转格式，也可以从erdas中转）Arcgis裁剪:（黑色边框可以去掉）ArcToolbox -->Spatial Analysis Tools-->Extraction--->Extract by Mask（记得必须安装SPatial Analysis扩展模块。工具为面类型shape或acorage） 总结一下利用Erdas和Arcgis来随意图形分割影像图： 影像图格式为tif随意图形格式随意（就当shape格式） 一：合并影像图： 由于影像图的分割需要，则要全部覆盖shape格式的边界。 分Erdas和Arcgis两种合并法： Erdas合并： ①打开Erdas，再打开viewer窗口(注意：再打开图层时，要将raster option的no stretch和background transparent前打勾，这样图层就不会失真)。 ②打开需要合并的图：files of type选择，选择对应的的图层 ③在窗口viewer—raster—mosaic images,弹出mosaic tool窗口 ④在窗口mosaic tool—process—run mosaic，弹出窗口 ⑤在窗口output file nam选择files of type为tif格式，存放路径自己选择，点击ok完成 Arcgis合并: ①打开Arcgis(Arcmap), 加入要合并的图层 ②ArcToolBox—datamanagementtools—raster—mosaic或mosic to new rastevr 然后按需求选择input raster 和 output raster还有名称。 二：生成分割边界： ①先用arcmap打开shape图，选中shape边界 ②ArcToolBox—conversion tools—to coverage—feature to class coverage然后按需求选择input feature classse和在output coverage填入存储路径，点击ok完成，生成coverage格式。 ③然后在Erdas用窗口viewer打开coverage图和tif图。 ④再矢量图上用鼠标点击你要裁切的边界线，再点击“AOI”菜单，选择 copy select toaoi； View—>Arrange Layers Viewer打开Arrange Layers Viewer对话框，在Vector图层上单击右键，选择Show Properties，打开Properties对话框，选中Polygon，点击Apply按钮，再选中矢量图中重叠的部分。 ⑤利用AOI工具条上的AOI转换工具（带右箭头的工具），将此按钮选中单击，线界转换为AOI，单击File—>Save—AOI Layer as，保存为aoi文件。 三：对影像图裁剪 Erdas ：aoi格式文件裁剪：（好像裁剪后的矩形黑色边框去不掉）在ERDAS图标面板工具条中单击Data Prep图标，Subset，打开Subset对话框。在Subset对话框中需要设置下列参数： ①输入文件名（input file） ②输出文件名（output file） ③单击aoi选中裁剪文件名：在choose aoi选项中选中文件名 ④其余的我选择默认，然后ok等结果mask裁剪： interpreter--utilities--mask（注意的是input mask file文件如*img ，所以要几经周折的数据转换才能转过来，可以从arcmap中转格式，也可以从erdas中转）Arcgis裁剪:（黑色边框可以去掉）ArcToolbox -->Spatial Analysis Tools-->Extraction--->Extract by Mask（记得必须安装SPatial Analysis扩展模块。工具为面类型shape或acorage）
GDAL切割影像数据
heping173的专栏
04-10 1110
GDAL切割影像数据 正在学习gdal，发现网上的资料，java的资料很少，大部分是python与C++进行的数据处理。 牛刀小试，我的第一个数据处理，使用Band与Dataset两种接口方式切割影像数据： package GDALExample.TIFRead; import org.gdal.gdal.Band; import org.gdal.gdal.Dataset; import o...
ENVI CLASSIC进行影像裁剪
weixin_52182263的博客
03-15 1万+
利用ENVI CLASSIC进行规则和不规则裁剪，涉及基于ROI、矢量多边形等方法
在Arcgis中如何通过矢量数据批量裁剪影像
weixin_44166896的博客
11-29 2376
Arcgis自身具有批量裁剪影像的功能，但需要提供单个影像对应的单个矢量范围，一次性添加完之后才能进行批量裁剪。需要前期处理矢量数据，经过摸索发现通过创建模型，可以实现一次性输入输入影像和矢量，利用矢量图层中的某一字段值来命名输出的单个影像的功能，常见的利用行政区划界线来批量裁剪生成单个所需的影像，例如某县有10个乡镇，需要按照每个乡镇的名称和范围来裁剪全县的影像，获取10个单个以乡镇名称命名的影像。
关于各种影像裁剪的工具汇总
weixin_41683883的博客
01-08 1700
是arcgis和envi两个软件的常用裁剪方法，分单矢量单景裁剪、单矢量多影像批量裁剪、单矢量单影像按属性裁剪这三种。
基于大遥感影像的目标检测数据集的裁剪
自度度人 自觉觉他
08-17 2219
遥感影像一般比较大，对于高分辨率的影像会更大。从百度地球下载的一个县的高分辨率的影像（0.3米）可能包括几十万行几十万列。 这种几万行列甚至几十万行列的影像不利于模型的训练，有必要进行分块裁剪、分片处理，例如切分成512*512或者1024*1024的影像。影像分片，对于语义分割的标注是很容易裁剪，只需按照固定的顺序裁剪即可。但是对于目标检测的裁剪，标注框的裁剪有点麻烦。 如下图所示，影像对应的标注框。本文介绍一下影像进行分块裁剪和标注框分块生成的思路。 ...
基于Oracle数据库的多分辨率海量遥感影像数据的存储管理与调用方法研究.pdf
10-09
为了解决上述问题，本文提出利用Oracle数据库的表空间管理功能，通过二次开发和优化，大幅提高了瓦片数据的存储、管理和调用效率。 关键词：WebGIS；瓦片地图；Oracle数据库 知识点： 1. 瓦片地图概述：瓦片地图...
ROI切割技术详解：方法与实践应用
ROI（Region of Interest，感兴趣区域）切割技术是计算机视觉与图像处理领域中一项至关重要的核心技术，广泛应用于医学影像分析、智能监控、自动驾驶、工业质检、人脸识别等多个前沿领域。其核心思想是从原始图像中...
医学影像的图像分割与分析：如何提高诊断准确性
AI天才研究院
12-27 963
1.背景介绍 医学影像学是一门研究医学影像技术的学科，其主要内容包括影像学技术的理论和实践、影像学技术在医学诊断和治疗中的应用等。随着医学影像技术的不断发展，医学影像学的应用范围也不断扩大，成为医学诊断和治疗的重要手段。 医学影像学主要包括X光、超声、磁共振、核磁共振、计算断肢影像等技术。这些技术可以帮助医生更好地诊断疾病，并制定更有效的治疗方案。然而，医学影像学也面临着一些挑战，其中最大的挑...
图像处理之分割图像
星影L的博客
06-16 2万+
我们在处理图像的时候，常常需要将图像的前景和背景做不同的处理，这时需要将前景和背景分割开。关于图像分割的方法我知道的有三种方法：K-means、分水岭和GrabCut算法进行物体分割。不能够肯定的比较出谁优谁劣，各种算法是分各种场合以及设定参数的优化。在此，只是简单介绍，学习之路任重而道远！ K-means方法进行分割： 它是一种最常用的聚类算法。因为，人们不需要手动的为数据集里的每个个体
影像瓦片切割
GIS摆渡人
06-28 3088
#include "gdal_priv.h" #include "ogrsf_frmts.h" #include <algorithm> bool ImageTile::processByscale(std::string srcimagename, std::string outpath, int tilesize, std::string formattype, do...
大幅面遥感影像多尺度分割与尺度转换-初探
Guzenyel的专栏
09-14 2万+
概述 首先谴责某无良网站盗用本文的内容，同时还删除关键性的论文信息、联系方式等。 本篇博文介绍最近刚接收的一个工作，发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上面，有兴趣的可以去读原文：A Bi-level Scale-sets Model for Hierarchical Representation of Large Remo...
[iOS]#图像处理#图像Mask切割
LEO_MASTER的博客
08-27 3489
在很多时候我们需要对一张图片进行裁剪，尽管CALayer已经为我们提供了很多方便，可以轻易实现圆形，圆角矩形，甚至直角＋圆角的矩形，然而在一些特殊情况下，需要对图片进行不规则形状（比如半个⭐️）裁剪的时候，就需要一些手段来进行图片处理了。 当然如果用CALayer来画path的话，任何形状都是可以画的，但是必须把每一个轮廓都写一遍，而描述这些轮廓，会随着图形复杂度而相应的繁琐，更糟糕的是，如果换
将一个大图像分割成几个小图像的代码
wuyisky
10-24 677
//分割图像的方法。 importjavax.swing.*; importjava.awt.*; importjava.awt.image.*; importjava.net.URL; importjava.io.File; importjava.util.Hashtable; publicclassChenWin504extendsJApplet{ Imageim; MediaTrackerm...
matlab实现大尺寸tif（GB级）图像切割成任意多个小文件
matlab实现大尺寸tif（GB级）图像切割成任意多个小文件
06-23 2865
matlab实现大尺寸tif（GB级）图像切割场景描述代码 场景描述 因为新项目需要使用高程数据，但之前从未接触过这方面的信息，也不知道高程数据哪里下载。赶巧其他项目组的合作商正好有这方面的业务，但由于他们跟本项目组并无瓜葛，在好言相求的情况帮忙下载了全球10级的高程数据（2GB的一个文件），不知是出于什么恶趣味他们并没有帮忙分割好，理由是不太大就没分了，如果有需要，让我们自己网上找个软件切...
图像分割之（一）概述
热门推荐
zouxy09的专栏
01-23 16万+
图像分割之（一）概述 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09          所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。 1、基于阈值的分割方法
用FWtools 切割影像金字塔可能出现的问题
张磊的专栏
12-03 3922
FWtools 2.4.7是很实用的一款gis工具。我们可以用gdal_retile.phy 很方便地切割出自己想要的金字塔格式。启动shell> gdal_retile会报错： line273: print(...,end=''); 这时，我们只需把",end=''"去掉就可以正常运行这个文件了。 尝试中，好像指定输入文件目录的功能失效，于是，需要把输入文件放在FWtools根目录下，具体原因不详。
深度学习遥感影像代码
最新发布
01-09
# 调用函数切割图片并保存到指定目录下 image_to_crop = "path/to/large/image.tif" output_directory = "./cropped_images/" if not os.path.exists(output_directory): os.makedirs(output_directory) crop_...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值