Cesium 中结合 OpenCV.js 对影像图层进行分割，并将结果转为 GeoJSON 加载到地图

在 Cesium 中结合 OpenCV.js 对影像图层进行分割，并将结果转为 GeoJSON 加载到地图，需要以下步骤：

---

1. 获取 Cesium 影像数据

首先，需要从 Cesium 的 ImageryLayer 中提取当前视图的影像像素数据（RGB 或 RGBA）。

const viewer = new Cesium.Viewer('cesiumContainer');

// 获取当前激活的影像图层（如 Bing 地图或自定义 WMS）
const imageryLayer = viewer.imageryLayers.get(0);

// 获取当前视图的 Canvas
const canvas = viewer.scene.canvas;
const context = canvas.getContext('2d');

// 创建一个临时 Canvas 用于提取影像数据
const tempCanvas = document.createElement('canvas');
tempCanvas.width = canvas.width;
tempCanvas.height = canvas.height;
const tempCtx = tempCanvas.getContext('2d');

// 将 Cesium 影像绘制到临时 Canvas
tempCtx.drawImage(canvas, 0, 0);
const imageData = tempCtx.getImageData(0, 0, tempCanvas.width, tempCanvas.height);

---

2. 使用 OpenCV.js 进行图像分割

加载 OpenCV.js 并应用图像分割算法（如 阈值分割、边缘检测、语义分割）。

(1) 加载 OpenCV.js

在 HTML 中引入 OpenCV.js：

<script async src="https://docs.opencv.org/4.5.5/opencv.js" onload="onOpenCvReady();"></script>
<script>
  function onOpenCvReady() {
     
     
    console.log("OpenCV.js is ready!");
  }
</script>

(2) 图像分割（示例：基于颜色阈值的水体提取）

function segmentWater(imageData) {
   
   
  // 将 ImageData 转为 OpenCV Mat
  const src = cv.matFromImageData(imageData);
  const dst = new cv.Mat();

  // 转换到 HSV 颜色空间（更容易提取水体）
  const hsv = new cv.Mat();
  cv.cvtColor(src, hsv, cv.COLOR_RGBA2RGB);
  cv.cvtColor(hsv, hsv, cv.COLOR_RGB2HSV);

  // 定义水体颜色范围（HSV 格式）
  const lower = new cv.Mat(hsv.rows, hsv.cols, hsv.type(), [90, 50, 50]); // 浅蓝色下限
  const upper = new cv.Mat(hsv.rows, hsv.cols, hsv.type(), [130, 255, 255]); // 浅蓝色上限

  // 应用颜色阈值
  const mask = new c