中科星图GVE(案例)——AI提取采样区域的大棚
【摘要】 简介要提取大棚的采样区域,可以通过图像处理技术进行。以下是一种可能的步骤:加载图像:使用图像处理库加载待处理的图像。图像预处理:对图像进行预处理操作,例如调整亮度、对比度、色彩平衡等,确保图像质量良好。特征检测:使用图像处理算法,如边缘检测、角点检测等,来检测图像中的大棚边界。区域提取:基于检测到的大棚边界,使用图像分割算法,如阈值分割、区域增长等,将大棚从图像中分割出来。优化和后处理:根...
简介
要提取大棚的采样区域,可以通过图像处理技术进行。以下是一种可能的步骤:
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加载图像:使用图像处理库加载待处理的图像。
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图像预处理:对图像进行预处理操作,例如调整亮度、对比度、色彩平衡等,确保图像质量良好。
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特征检测:使用图像处理算法,如边缘检测、角点检测等,来检测图像中的大棚边界。
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区域提取:基于检测到的大棚边界,使用图像分割算法,如阈值分割、区域增长等,将大棚从图像中分割出来。
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优化和后处理:根据具体需求,对提取的大棚区域进行优化和后处理操作,如去除噪声、填充空洞等。
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可视化显示:将提取的大棚区域在图像中标记或以其他方式进行可视化显示,以便进行进一步的分析或应用。
需要注意的是,具体的实现方式可能会根据图像的特点和应用场景不同而有所差异。
函数
gve.Services.AI.greenhouseExtraction(fromGridRes)
大棚提取
方法参数
- fromGridRes( Image ImageCollection )
image实例
返回值: FeatureCollection
代码
结果
知识星球
https://wx.zsxq.com/group/48888525452428
机器学习
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