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使用正确的工具，我们可以从这些文件中提取正确转换的光栅图像和相应的标签，我们可以愉快地将其输入到我们的计算机视觉模型中；它将光栅化和矢量化、下载和上传、分析和标准化、切片和剪辑、连接和提取，一般来说，会尽一切努力确保数据以正确的形状到达正确的位置。缩小范围，我们可以将 Raster Vision 总结为一个框架，它使开发人员能够快速、可重复地配置贯穿机器学习工作流程核心组件的管道：分析和预处理训练数据、训练模型、创建预测、评估模型以及捆绑模型文件和配置以方便部署。我们如何将采样的芯片限制在一个区域？

从图像中，我们可以知道特征，加上深度图，我们可以得到相机到所拍摄特征的“相对尺寸”。简而言之，深度图为图像分类和特征提取创造了新的维度，它将成为跨不同计算机视觉和遥感行业的有用工具包。尽管如此，使用一张图像来获取和分割细节将是一个值得进一步研究的有趣主题，这种方法的计算强度较小，并且是存档结果的最快方法。尽管如此，在复杂的环境中也会出现缺陷，因为深度图模糊，目标特征和背景相互粘连。此外，在某些情况下，实际上并不是簇的数量越多，图像的自动裁剪和粘合的精度就越高。深度图的概念，K-means。

由于输出结果会进行简化，因此需要进行评估和细化的过程来丰富分类结果，确实它确实帮助我们加快了分类过程很多。在传统的遥感中，我们需要手动定义掩模和边界，例如目标的边界和掩模的裁剪。它可以通过相机的深度方向进行分割和提取，在本文中，我们将把 SAM 用于城市林业和遥感应用。SAM模型可以在城市地区有效工作，例如来自Google Earth网格模型的样本数据，它可以定义植被覆盖、道路（天桥）、建筑物和水体。基于 RGB 的 SAM 输出、绿带 SAM 输出、基于 RGB 的深度图和绿带深度图输出。

在点云生成的正射影像中，由于点云数据中存在更高级别的细节，分割结果可能比从垂直和倾斜图像获得的分割结果更好。需要注意的是，点云生成的正射影像的分割结果的质量取决于几个因素，包括点云数据的分辨率、正射影像的像素大小。尽管如此，我们仍然可以观察到一种模式，即倾斜角度约为 30-40 度，到相机点的距离越长，从给定的倾斜图像中分割的类别就越少。现在，我们将探讨 SAM 模型在不同遥感数据上的能力，包括假彩色图像、特写图像、倾斜照片和点云生成的正射影像。是的，但事实并非如此。将图像转换为具有分割 ID 的点云。

因此，RANSAC算法可以通过计算inliners和outliers的数量来评估估计关键点的质量，确保与其他点不一致的点不会在Homography矩阵中被估计。然后，它通过考虑关键点周围区域中图像的梯度大小和方向来计算每个提取的关键点的方向。由于单应性矩阵的计算可能会受到两个图像中异常值的存在的影响，这将导致矩阵的不正确估计并导致沿图像的对准和映射不良。FLANN匹配器的方法基于K近邻搜索的概念，即从图像中找到k个近邻。找到相机在正射影像坐标系中的位置并在正射影像上绘制重叠区域的边界框。

在机器学习预分割阶段，捕获的无人机图像为.jpg（4：3，8064 x6048）格式，为了提高分割质量，将这些图像平铺为正方形（1：1，2048x2048）格式。对于航测过程中飞行高度较高的无人机（如55米至60米，每像素分别为24毫米和27毫米左右），可以解决透视误差，另一方面，分割冠轮廓误差可以解决通过更大的训练数据集来解决。低空无人机图像树种分割可以在更大的尺度和相对更高的高度进行扩展，以利于未来机器学习的进展，围绕较少的目标物种（例如5-10个物种）进行实例分类可以比更多的目标获得更高的精度。

由于上传的全景图像是由两个鱼眼镜头组成的，因此我们将完整图像（2x1，宽度x高度）修剪为两个图像（1x1，宽度x高度）。请注意，修剪后的一半的中间分隔线不是真正的北方，北方在捕获的相机视点中是不同的。另外，谷歌街景开放供公众上传参与，谷歌官方在香港2023的成像传感器是由“理光Theta S”拍摄的，如果使用公开上传的数据，相机型号和镜头校准模型应该关于他们受人尊敬的相机型号（例如 Insta360 X）。结果通常是好的和准确的，但基于颜色的分割仍然存在一些缺陷，即无法从该原型中有效地检索详细的分支结构。