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我正在尝试根据给定的灰度 2 波段光谱卫星图像对不同的地形/区域进行分类。到目前为止,我已经计算了各个地形中像素的平均像素强度。并从特定区域随机选择一些像素,现在我希望使用 SVM 训练这些像素组我正在寻找实现这一目标的步骤。顺便说一句,我为此将 python 与 OpenCV 结合使用。
这是我愿意分类的灰度图像..
这就是我对不同地形进行分类后的期望,通过简单地为不同区域着色以突出显示它们,彩色图像中的每种颜色都表示突出显示的区域,例如蓝色区域代表海洋/河流,红色代表森林区域,也其余白色地形代表城市中的城市化区域。
感谢任何帮助!
最佳答案
这可以通过颜色渐变贴图来实现。它基本上是在创建灰度值强度的彩色图。您会注意到城市部分略带蓝色调,这表明它们与浅蓝色水域的像素强度接近。这种特殊的颜色渐变范围从深蓝色到渐变中间的红色,再到渐变末端的白色。
以下是我过去在 C++ 中创建渐变图所使用的方法:(请记住,此代码需要标准化图像。我已将灰度图像从 0(黑色)缩放到 100(白色)。
class ColorGradient
{
private:
struct ColorPoint // Internal class used to store colors at different points in the gradient.
{
float r, g, b; // Red, green and blue values of our color.
float val; // Position of our color along the gradient (between 0 and 1).
ColorPoint(float red, float green, float blue, float value)
: r(red), g(green), b(blue), val(value) {}
};
std::vector<ColorPoint> color; // An array of color points in ascending value.
public:
ColorGradient() { createDefaultHeatMapGradient(); }
void addColorPoint(float red, float green, float blue, float value)
{
for (int i = 0; i<color.size(); i++) {
if (value < color[i].val) {
color.insert(color.begin() + i, ColorPoint(red, green, blue, value));
return;
}
}
color.push_back(ColorPoint(red, green, blue, value));
}
//-- Inserts a new color point into its correct position:
void clearGradient() { color.clear(); }
//-- Places a 5 color heapmap gradient into the "color" vector:
void createDefaultHeatMapGradient()
{
color.clear();
color.push_back(ColorPoint(0, 0, 1, 0.0f)); // Blue.
color.push_back(ColorPoint(0, 1, 1, 0.25f)); // Cyan.
color.push_back(ColorPoint(0, 1, 0, 0.5f)); // Green.
color.push_back(ColorPoint(1, 1, 0, 0.75f)); // Yellow.
color.push_back(ColorPoint(1, 0, 0, 1.0f)); // Red.
}
// Inputs a (value) between 0 and 1 and outputs the (red), (green) and (blue)
// values representing that position in the gradient.
void getColorAtValue(const float value, float &red, float &green, float &blue)
{
if (color.size() == 0)
return;
for (int i = 0; i<color.size(); i++)
{
ColorPoint &currC = color[i];
if (value < currC.val)
{
ColorPoint &prevC = color[max(0, i - 1)];
float valueDiff = (prevC.val - currC.val);
float fractBetween = (valueDiff == 0) ? 0 : (value - currC.val) / valueDiff;
red = (prevC.r - currC.r)*fractBetween + currC.r;
green = (prevC.g - currC.g)*fractBetween + currC.g;
blue = (prevC.b - currC.b)*fractBetween + currC.b;
return;
}
}
red = color.back().r;
green = color.back().g;
blue = color.back().b;
return;
}
};
有关渐变贴图的更多详细信息,请参阅本文: http://www.andrewnoske.com/wiki/Code_-_heatmaps_and_color_gradients
希望对您有所帮助。抱歉,我无法提供直接的 Python 示例,但您应该能够相当轻松地转换代码。伙计,干杯。
关于python - 卫星图像分类 Opencv,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44030149/
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