提取图像黑色区域的边缘线
要提取图像中黑色区域的边缘线,您可以使用边缘检测算法,例如Canny边缘检测。以下是修改后的代码,以将Canny边缘检测应用于二值图像,并将边缘结果保存为新的图像。from tifffile import imreadimport numpy as npfrom osgeo import gdal# 读取TIFF格式无人机影像数据image_path = 'F:\duneline\dune\dune.tif'output_path = 'overlay_image.tif'image = imread(image_path)# 将输入图像转换为灰度图像gray_image = np.mean(image, axis=2)# 自适应阈值二值化binary = np.zeros_like(gray_image, dtype=np.uint8)window_size = 7k = 0.1for i in range(window_size//2, gray_image.shape[0]-window_size//2): for j in range(window_size//2, gray_image.shape[1]-window_size//2): window = gray_image[i-window_size//2:i+window_size//2+1, j-window_size//2:j+window_size//2+1] threshold = np.mean(window) - k * np.std(window) if gray_image[i, j] > threshold: binary[i, j] = 255# 应用Canny边缘检测edges = cv2.Canny(binary, 100, 200) # 调整阈值以获取最佳结果# 配置输出的空间参考信息in_ds = gdal.Open(image_path)projection = in_ds.GetProjection()geotransform = in_ds.GetGeoTransform()# 创建新的输出图像driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')out_ds = driver.Create(output_path, image.shape[1], image.shape[0], 1, gdal.GDT_Byte)# 设置输出图像的空间参考信息out_ds.SetProjection(projection)out_ds.SetGeoTransform(geotransform)# 将边缘结果写入输出图像out_band = out_ds.GetRasterBand(1)out_band.WriteArray(edges)# 设置颜色表color_table = gdal.ColorTable()color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0)) # 黑色,对应值为0color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255)) # 白色,对应值为255out_band.SetColorTable(color_table)# 释放资源out_band.FlushCache()out_ds = Nonein_ds = Noneprint("保存成功!")
请确保在运行此代码之前已安装OpenCV库(pip install opencv-python)。
这段修改后的代码将应用Canny边缘检测算法来提取二值图像中的黑色区域边缘线,并将边缘结果保存为名为"overlay_image.tif"的新图像文件。您可以根据需要调整Canny边缘检测的阈值以获取最佳结果。
希望这可以帮助到您!如果您有任何其他问题,请随时问我。
如果回答对你有帮助,请给我一个最佳答案!这对我非常重要!
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