[已解决]已有代码实现了将提取结果叠在原始影像上导出，现在还想让提取结果单独导出成。

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请帮忙添加代码，以实现提取结果的单独导出。
代码：
from tifffile import imread, imwrite
from skimage import filters, feature, color, morphology
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取TIFF格式无人机影像数据
image = imread('C:\\Users\\WINDOWS\\Desktop\\taiyuan\\python\\1=quick_dom.tif')
# 转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 边缘检测，提取沙丘脊线
edges = filters.sobel(gray_image)
# 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像
threshold = 0.005
binary = edges > threshold

# 使用腐蚀和膨胀操作消除噪音
binary = morphology.binary_erosion(binary, morphology.disk(1))  # 腐蚀操作
binary = morphology.binary_dilation(binary, morphology.disk(1))  # 膨胀操作
# 叠加沙脊线在原始影像上
overlay = np.copy(image)
overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
# 导出结果
imwrite('ed1sobel_005.tif', overlay)

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陶远航

2023-8-8 11:32:47

要实现提取结果的单独导出，需要对代码进行修改。以下是修改后的代码：

from tifffile import imread, imwrite
from skimage import filters, feature, color, morphology
import numpy as np

# 读取TIFF格式无人机影像数据
image = imread('C:\\Users\\WINDOWS\\Desktop\\taiyuan\\python\\1=quick_dom.tif')

# 转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)

# 边缘检测，提取沙丘脊线
edges = filters.sobel(gray_image)

# 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像
threshold = 0.005
binary = edges > threshold

# 使用腐蚀和膨胀操作消除噪音
binary = morphology.binary_erosion(binary, morphology.disk(1))
binary = morphology.binary_dilation(binary, morphology.disk(1))

# 导出结果
imwrite('ed1sobel_005.tif', binary)  # 单独导出二值化结果

在上述代码中，我将原来的overlay变量改为了binary变量，并使用imwrite()函数直接将二值化结果导出为ed1sobel_005.tif文件。

这样修改后的代码将会单独导出提取结果的二值化图像。请确保指定的导出路径是正确的，并存储为适当的图像格式（如.tif）。
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isdkz

要实现提取结果的单独导出，你可以使用以下代码：

# 导出二值化图像
imwrite('binary_image.tif', binary.astype(np.uint8) * 255)

在这个代码中，我们使用 imwrite 函数将二值化图像保存为TIFF格式。 binary 是一个布尔数组，我们通过将其转换为无符号整数类型，并乘以255来将其转换为灰度图像。然后，我们将其保存为 binary_image.tif 文件。

请注意，为了使用 imwrite 函数，你需要确保已经安装了 tifffile 库。你可以使用以下命令在终端中安装它：

pip install tifffile

希望这可以帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时问我。

陶远航

要实现提取结果的单独导出，需要对代码进行修改。以下是修改后的代码：

from tifffile import imread, imwrite
from skimage import filters, feature, color, morphology
import numpy as np

# 读取TIFF格式无人机影像数据
image = imread('C:\\Users\\WINDOWS\\Desktop\\taiyuan\\python\\1=quick_dom.tif')

# 转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)

# 边缘检测，提取沙丘脊线
edges = filters.sobel(gray_image)

# 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像
threshold = 0.005
binary = edges > threshold

# 使用腐蚀和膨胀操作消除噪音
binary = morphology.binary_erosion(binary, morphology.disk(1))
binary = morphology.binary_dilation(binary, morphology.disk(1))

# 导出结果
imwrite('ed1sobel_005.tif', binary)  # 单独导出二值化结果

在上述代码中，我将原来的overlay变量改为了binary变量，并使用imwrite()函数直接将二值化结果导出为ed1sobel_005.tif文件。

这样修改后的代码将会单独导出提取结果的二值化图像。请确保指定的导出路径是正确的，并存储为适当的图像格式（如.tif）。
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学习编程中的Ben

【非代码部分】

标题：添加代码以实现提取结果的单独导出

要实现提取结果的单独导出，可以使用imwrite()函数将结果保存为单独的图像文件。在现有代码的基础上，需要添加一些步骤来实现这个功能。

【代码部分】

下面是修改后的代码，完成了提取结果的单独导出：

from tifffile import imread, imwritefrom skimage import filters, feature, color, morphologyimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 读取TIFF格式无人机影像数据image = imread('C:\\Users\\WINDOWS\\Desktop\\taiyuan\\python\\1=quick_dom.tif')# 转换为灰度图像gray_image = color.rgb2gray(image)# 边缘检测，提取沙丘脊线edges = filters.sobel(gray_image)# 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像threshold = 0.005binary = edges > threshold# 使用腐蚀和膨胀操作消除噪音binary = morphology.binary_erosion(binary, morphology.disk(1))  # 腐蚀操作binary = morphology.binary_dilation(binary, morphology.disk(1))  # 膨胀操作# 叠加沙脊线在原始影像上overlay = np.copy(image)overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色# 导出结果imwrite('ed1sobel_005.tif', overlay)# 单独导出提取结果result_image = np.zeros_like(image)  # 创建一个与原始影像相同大小的全黑图像result_image[binary] = image[binary]  # 将沙脊线部分的像素值复制到结果图像中imwrite('result_image.tif', result_image)

在上述代码中，我们添加了以下步骤来实现提取结果的单独导出：

1. 创建一个与原始影像相同大小的全黑图像，命名为result_image。
2. 使用布尔掩码binary来选择沙脊线部分的像素，将这部分像素从原始影像中复制到result_image中。
3. 使用imwrite()函数将result_image保存为单独的图像文件，命名为result_image.tif。

通过以上修改，你可以将提取结果单独导出为result_image.tif文件。请确保文件名和保存路径适合你的需求，并且你的计算机上已安装所需的库（如tifffile）以正确运行代码。

如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！

Mike_python小

【非代码部分】

标题：如何实现提取结果的单独导出？

要将提取结果单独导出，你可以使用imwrite()函数将结果保存为一个单独的图像文件。以下是修改后的完整代码：

【代码部分】

from tifffile import imread, imwritefrom skimage import filters, feature, color, morphologyimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 读取TIFF格式无人机影像数据image = imread('C:\\Users\\WINDOWS\\Desktop\\taiyuan\\python\\1=quick_dom.tif')# 转换为灰度图像gray_image = color.rgb2gray(image)# 边缘检测，提取沙丘脊线edges = filters.sobel(gray_image)# 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像threshold = 0.005binary = edges > threshold# 使用腐蚀和膨胀操作消除噪音binary = morphology.binary_erosion(binary, morphology.disk(1))  # 腐蚀操作binary = morphology.binary_dilation(binary, morphology.disk(1))  # 膨胀操作# 叠加沙脊线在原始影像上overlay = np.copy(image)overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色# 导出结果imwrite('ed1sobel_005.tif', overlay)# 单独导出提取结果result = np.zeros_like(image)result[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色# 导出单独的结果图像imwrite('extracted_result.tif', result)

在上述代码中，我添加了以下部分来实现提取结果的单独导出：

1. 在叠加沙丘脊线部分的代码后面，我创建了一个名为result的新变量，它是一个与原始影像大小和数据类型相同的全零数组。

2. 使用提取结果binary将result数组中对应位置的像素设为红色[255, 0, 0]，这将仅在提取结果处生成红色标记。

3. 最后，使用imwrite()函数将result保存为名为extracted_result.tif的单独结果图像文件。

通过运行修改后的代码，你将得到两个输出文件：ed1sobel_005.tif包含叠加沙丘脊线的原始影像，而extracted_result.tif则是提取结果的单独导出图像。

如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！