彩色图像#include <iostream>
#include <Kinect.h>
#include <opencv2\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
IKinectSensor * mySensor = nullpt
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2024-03-28 16:10:05
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前言做项目遇到了一个需求，要将一段时间序列遥感影像生成视频，一般遥感影像都是用的Gdal库的处理，但是Gdal不具有视频生成功能，OpenCV可以将图像序列生成视频但是不支持tiff格式，所以解决该问题的一个基本思路就是先用Gdal读取遥感影像再转化为OpenCV的Mat结构，最后利用OpenCV提供的VideoWriter类生成视频，另外还需要注意当遥感影像过大时读取后应该进行重采样，因为当生成
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2024-07-24 13:22:57
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本讲座按照遥感平台的发展现状和趋势为主线，分别介绍了在桌面系统、定制系统、Web系统、云平台四个阶段中，利用ENVI遥感技术能够为环保行业提供的支持。 在讲座最开始，介绍了近两年国内外遥感传感器的发展情况，旨在让大家在宏观上了解目前遥感技术的现状以及未来。1.桌面系统 在桌面系统中，ENVI原生支持国产卫星
本文参考知乎上一位大神 “冲上云霄” 的文章 融合算法一—TIF 作者在知乎上详细介绍了近年来常见的十几种融合算法，很有参考意义。 另外，知乎上 张星辰 对融合算法的整理，以及提出来的参考标准 VIFB: 一个可见光与红外图像融合Benchmark 可以多了解一下。1 算法的核心思想根据介绍，TIF算法是将图像分成基础层和细节层，之后再按加权相加。 基础层，就是将图像进行均值滤波（文中用的是35）
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2024-05-09 09:06:38
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# 使用Python OpenCV读取遥感Tiff多光谱图像
## 简介
本文将教会刚入行的开发者如何使用Python的OpenCV库来读取遥感Tiff多光谱图像。我们将通过以下步骤来实现这个目标：
1. 安装必需的库和工具
2. 导入所需的库
3. 读取遥感Tiff多光谱图像
4. 处理图像数据
接下来，我们将详细介绍每个步骤所需的代码和注释。
## 1. 安装必需的库和工具
首先，确保
原创
2023-12-29 11:33:50
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卷积滤波卷积（Convolutions）滤波是通过消除特定的空间频率来使图像增强，根据增强类型（低频、中频和高频）不同可分为低通滤波、带通滤波和高通滤波。此外还可以增强图像某些方向特征的方向滤波等。它们的核心部分是卷积核。ENVI提供很多卷积核，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）、拉普拉斯算子（Laplacian）、方向滤波（Directional）、高斯高通滤波（G
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2024-03-08 18:14:45
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目录第一章 高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较3)、深度学习思想4)、传统遥感图像分类中存在的问题3、高分辨率遥感图像分类理解1)、载荷特色2)、分类的难点 3)、
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2024-08-08 17:08:20
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ENVI是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工
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2023-10-30 21:54:07
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遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景 文章目录遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景1.影像拼接2.去除背景 之前的两篇文章收到不少朋友的私信，前面文章写的是使用模型训练前的工作，这篇文章介绍一下分割后处理的工作。1.影像拼接 影像拼接指的是当我们需要生成一个产品，如何将一张张的识别结果拼接（如果有需要的话可能还涉及遥感图像的拼接）。这里介绍在python中如何完成影像拼接的工作。直接上代码：#
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2023-09-30 19:42:29
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遥感数据集制作ArcGis+Python一、选择裁剪合适的影像区域二、创建标签shp文件，目视解译勾画标签区域三、标签shp修改属性并转换为tif文件四、使用python滑动裁剪图像及标签五、数据增强六、训练集（图像，标签）和验证集（图像，标签） 制作遥感数据集首先要有遥感影像数据。影像数据种类、来源很多，这里以GF-2的影像数据为例，制作用于 语义分割的数据集。直接获取的遥感影像需要进行预处
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2023-10-01 10:08:46
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1.介绍针对在使用传统图像处理工具时可能遇到的困难，深度学习已成为医疗保健领域的主要解决方案。因为医学图像比标准图像更难处理（高对比度、人体的广泛变化……）深度学习用于分类、对象检测，尤其是分割任务。在分割方面，深度学习用于分割人体器官，如肝脏、肺和……或分割来自身体不同部位的肿瘤。医学图像有很多不同的类型，例如 MRI（主要用于脑肿瘤分割）、CT 扫描、PET 扫描等。本文将重点介绍 CT 扫描
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2024-05-31 14:02:27
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卫星遥感
原创
2023-03-03 06:32:57
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一、简介 遥感图像融合的定义是通过将多光谱低分辨率的图像和高分辨率的全色波段进行融合从而得到信息量更丰富的遥感图像。常用的遥感图像融合方法有Brovey\PCA\Gram-Schmidt方法。其中Gram-Schmidt方法效果较好，且应用广泛。 多源图像融合可类比为多源信息融合，即通过获取源数据原 ...
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2021-09-09 21:09:00
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目录 空域增强技术：1 空域技术分类1.1基础概念1.2 图像间的运算：1.3直接灰度映射：直接灰度映射是一种点操作1.4 直方图变换：直方图是图像的一种统计表达，直方图反映了图中灰度的分布情况：2 滤波器2.1 线性平滑滤波器2.2非线性滤波附加知识点空域增强技术：基础知识1：定义二维函数f(x,y),其中x,y是空间坐标，f(x,y)是点（x,y）的幅值。灰度图像是一个二维
一、图像几何校正的概述1、几何校正方法：1）利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正。主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称，来启动这种矫正方法。2）Image to Image几何校正。一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图，通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件，使相同地物出现在校正后的相同位置，大多数的几
遥感图像处理-抠图一 、切片1.左键选择切片工具2.在图片上右键选择 划分切片3.划分切片4.选中一个切片 ctrl+c二、 抠图1.灰度转为RGB2.选择多边形套索工具 开始抠图3.填充颜色4.通过剪切的图层5.新建图层36.图像-模式7.存储为这两个格式8.导出原图9.文件夹格式 一 、切片我们要处理一张后缀名为.tiff或.tif的图像，将其切片1.左键选择切片工具2.在图片上右键选择 划
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2024-04-19 09:43:23
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# 使用Python处理遥感图像的指南
遥感图像是通过传感器从远处获取地面信息的重要工具，广泛应用于地图制作、环境监测和农业分析等领域。虽然对于初学者来说，处理遥感图像可能一开始有些复杂，但只要遵循一定的步骤并使用合适的工具，就能一步步实现。本文将为你详细介绍使用Python处理遥感图像的全过程。
## 处理流程
以下是处理遥感图像的基本流程：
| 步骤 | 描述
遥感影像分类之后需要进行分类精度评价，精度评价方法中最常见的就是混淆矩阵和kappa系数。现把指标列举如下: 混淆矩阵（confusion matrix） 误差矩阵（error matrix）又称混淆矩阵（confusion matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。有像元数和百分比表示两
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2024-01-04 17:59:45
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图像预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的流程在各个行业、不同数据中有点差异，而且注重点也各有不同。本小节包括以下内容：数据预处理一般流程介绍数据预处理的主要步骤介绍1、数据预处理一般流程数据预处理的过程包括几何校正（地理定位、几何精校正、图像配准、正射校正等）、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪、去云及阴影处理和大气校正等几个
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2023-08-02 20:57:48
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前言回顾以下Landsat系列卫星的发展史，可以发现Landsat_5卫星已经退役，作为世界上寿命最长的地球观测卫星，其在影像方面对人类的发展具有很深刻的意义。Landsat_5 TM共有7个波段，通过不同的波段组合，形成不同遥感图像，也就是常见的红绿蓝三通道影像立方体。地物对每一个波段的电磁波吸收率都有差异，因此可以利用波段组合来识别一些真彩色影像人眼难以识别的地物和特征。以下便是利用matla
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2024-05-13 08:21:27
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