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  • 像素深度是什么? 像素深度是指存储每个像素所用的位数,RGB三个通道,一个通道存储8位,则三个通道共存储24位。...可以用识别,(是什么样的影像,像素值就代表了对应的值,如DEM影像的像素值代表了高程,NDVI

    像素深度是什么?

    像素深度是指存储每个像素所用的位数,RGB三个通道,一个通道存储8位,则三个通道共存储24位。

    像素位深度决定了彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。

    每个像素使用的信息位数越多,可用的颜色就越多,颜色表现就更准确。

    位深度为 1 的图像的像素有两个可能的值:黑色和白色。
    位深度为 8 的灰度模式图像有 256 个可能的灰色值。

    在arcgis中查询像素值
    可以用识别,(是什么样的影像,像素值就代表了对应的值,如DEM影像的像素值代表了高程,NDVI影像的像素值代表NDVI数值)

    查询像素值

    在envi中查询像素值步骤如下:
    查询像素值
    查询像素值
    该图为栅格数据,5087和4150代表行列号。

    在arcgis中提取像素值以及经纬度步骤:

    由于我采用的数据太大,所以对其进行了重采样,这样可以加快运行速度。我将栅格数据的分辨率改为了2000,也就是图像上一个栅格的大小代表了实地的2000米,采用的技术为双线性内插。

    重采样方法应用:当不同分辩率的影像数据之间进行运算时,需要将栅格大小统一到一个指定的分辩率上,此时就需要对栅格进行重采样。
    重采样

    1、arctoolbox-转换工具-栅格到点(为了将栅格数据转换为点数据,且生成的点位于栅格的中心)
    栅格转点
    Grid_code写的就是我们每个栅格数据,单个像元的DN值,gridcode这一列数据与值提取至点数据中的rastervalue这一列数据相同。
    栅格转点

    2、arctoolbox-提取工具-值提取至点(为了提取出点所在位置对应的栅格的像素值)

    值提取至点
    结果属性表

    注意:提取失败的原因可能是:
    (1)后台运行不稳定,改为前台运行,在地理处理菜单-地理处理选项-取消后台运行,也就是改为了前台运行。
    (2)换为多值提取至点,再次操作
    多值提取至点

    多值和值提取至点的介绍可以查询以下网站https://wenku.baidu.com/view/7fe9ad3858fafab068dc0248.html

    根据我目前的理解:
    多值提取至点,可以输入多个栅格数据或一个多波段的栅格数据,与对应的点数据相匹配,(自己可以命名提取的字段的名称,便于区分),则生成图的属性表中含有以上各栅格数据的像素值。
    比如,利用同一个地区的NDVI数据、DEM数据,则可以生成既含有NDVI字段、又含有高程字段的属性表。

    多值提取至点不会生成新的shapefile文件(值提取至点会生成),而是将想要提取的像素值赋给了点数据,在输入数据(点数据)的属性表中可以查询。

    3、在属性表中新建两个字段,一个放经度,一个放纬度,字段类型选择double(双精度)。
    添加经纬度字段
    计算经纬度:右键–计算几何,X Coor(x坐标)是经度,Y Coor(y坐标)是纬度。
    计算经度如下:
    计算经度
    计算纬度如下:
    计算纬度

    4、将属性表导出,在excel中进行处理

    属性表结果

    导出属性表
    提取x,y坐标的方法和以上一致,不过是将下面的单位(十进制度)改为米或千米,即可。
    提取x,y坐标

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  • 图像的像素值为负是什么情况?

    千次阅读 2019-11-29 21:30:02
    在看https://zhuanlan.zhihu.com/p/28057434这篇文章的代码时, 没明白为...图片的像素 整数应该在[0,255]之间,浮点数在[0,1]之间,负数怎么能表示像素呢,负数如何表示像素的呢?...... 后来才知道,imshow 默...

    在看https://zhuanlan.zhihu.com/p/28057434这篇文章的代码时, 没明白为啥能把图片数据 转成有负数的数据.. batch_images = batch_images*2 -1 即结果在[-1,1]区间   
    图片的像素 整数应该在[0,255]之间,浮点数在[0,1]之间,负数怎么能表示像素呢,负数是如何表示像素的呢?......

    后来才知道,是imshow 默认做了标准化。 vmin, vmax 或noraml参数可以调节这个最大最小区间。 实际显示时,不会用到负值。

    可以看到前两张图的分布是一样的,都是均匀的。由于标准化方式的不一致, 第三张图黑点更多,第四张图白点更多。

    
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    
    aa = np.random.uniform(0, 1,size=(28, 28))
    bb = np.random.uniform(-5, 5,size=(28, 28))
    
    fig, axes = plt.subplots(1, 4)
    axes[0].imshow(aa, cmap='Greys')
    axes[1].imshow(bb, cmap='Greys')
    axes[2].imshow(bb, vmin=-5, vmax=1, cmap='Greys')
    axes[3].imshow(bb, norm=mpl.colors.Normalize(vmin=-1, vmax=5), cmap='Greys')

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  • 再读取保存的图片,发现某个位置的像素值本来0或者255的,但是变成了3或者250等值,产生了细微的偏差。看代码也没找出什么问题。后面定位问题应该出在保存图片格式上。一、OpenCV目前支持的图像格式OpenCV目前支持...

    300cd5e569f372f9be3d214c3456914f.png

    前言

    前端时间做某个算法对图像像素进行操作,设置了像素值为0和255,但是保存算法执行之后的图片(jpeg格式)。再读取保存的图片,发现某个位置的像素值本来是0或者255的,但是变成了3或者250等值,产生了细微的偏差。看代码也没找出什么问题。后面定位问题应该出在保存图片格式上。

    一、OpenCV目前支持的图像格式

    OpenCV目前支持的图像格式包括:

    1、Windows位图文件 - BMP, DIB;

    2、JPEG文件 - JPEG, JPG, JPE;

    3、便携式网络图片 - PNG;

    4、便携式图像格式 - PBM,PGM,PPM;

    5、Sun rasters - SR,RAS;

    6、TIFF文件 - TIFF,TIF;

    7、OpenEXR HDR 图片 - EXR;

    8、JPEG 2000 图片- jp2。

    二、常见格式分析

    1、Windows位图文件 - BMP, DIB

    BMP(全称Bitmap)是Windows操作系统中的标准图像文件格式,可以分成两类:设备相关位图(DDB)和设备无关位图(DIB),使用非常广。它采用位映射存储格式,除了图像深度可选以外,不采用其他任何压缩,因此,BMP文件所占用的空间很大。BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。BMP文件存储数据时,图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准,因此在Windows环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。

    2、JPEG文件- JPEG, JPG, JPE

    JPEG是一种针对相片图像而广泛使用的一种有损压缩标准方法。这个名称代表Joint Photographic Experts Group(联合图像专家小组)。此团队创立于西元1986年,1992年发布了JPEG的标准而在1994年获得了ISO 10918-1的认定。JPEG与视频音频压缩标准的MPEG(Moving Picture Experts Group)很容易混淆,但两者是不同的组织及标准。JPEG本身只有描述如何将一个图像转换为字节的数据流(streaming),但并没有说明这些字节如何在任何特定的存储媒体上被封存起来。JPEG的压缩方式通常是破坏性数据压缩(lossy compression),意即在压缩过程中图像的质量会遭受到可见的破坏,有一种以JPEG为基础的标准Lossless JPEG是采用无损的压缩方式,但Lossless JPEG并没有受到广泛的支持。使用JPEG格式压缩的图片文件一般也被称为JPEG Files,最普遍被使用的扩展名格式为.jpg,其他常用的扩展名还包括.jpeg、.jpe、.jfif以及.jif。JPEG格式的数据也能被嵌进其他类型的文件格式中,像是TIFF类型的文件格式。

    3、便携式网络图片 - PNG

    便携式网络图形(Portable Network Graphics)是一种无损压缩的位图片形格式。其设计目的是试图替代GIF和TIFF文件格式,同时增加一些GIF文件格式所不具备的特性。PNG的名称来源于“可移植网络图形格式(Portable Network Graphic Format,PNG)”,也有一个非官方解释“PNG's Not GIF”。PNG使用从LZ77派生的无损数据压缩算法,一般应用于JAVA程序、网页或S60程序中,原因是它压缩比高,生成文件体积小

    三、解决问题

    将图片保存为bmp或者png之后,读取图片,像素值正常。问题得到解决。

    最后

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  • 问题,当我读取此创建图像的像素数据时,像素值与我写入的像素值不同.这种情况不仅发生在.jpg图像上,还发生在某些.png图像上(因此,它甚至不限于图像类型).这我的代码:package com.alex;import java.awt.image....

    我正在尝试运行一个简单的Java程序,尝试执行以下操作:从给定图像中提取像素数据.然后使用此数据创建相同类型的新图像.问题是,当我读取此创建图像的像素数据时,像素值与我写入的像素值不同.这种情况不仅发生在.jpg图像上,还发生在某些.png图像上(因此,它甚至不限于图像类型).

    这是我的代码:

    package com.alex;

    import java.awt.image.BufferedImage;

    import java.io.File;

    import java.io.IOException;

    import javax.imageio.ImageIO;

    public class Test {

    public static void main(String[] args) {

    try{

    // Read source image

    BufferedImage img = ImageIO.read(new File("D:/field.png"));

    int width = img.getWidth();

    int height = img.getHeight();

    int[] imagePixels = new int[width*height];

    img.getRGB(0, 0, width, height, imagePixels, 0, width);

    // Create copy image

    BufferedImage destImg = new BufferedImage(img.getWidth(), img.getHeight(), img.getType());

    destImg.setRGB(0, 0, img.getWidth(), img.getHeight(), imagePixels, 0, img.getWidth());

    File out = new File("D:/test.png");

    ImageIO.write(destImg, "png", out);

    // Extract copy image pixels

    BufferedImage copy = ImageIO.read(new File("D:/test.png"));

    int width1 = copy.getWidth();

    int height1 = copy.getHeight();

    int[] extractedPixels = new int[width1*height1];

    copy.getRGB(0, 0, width1, height1, extractedPixels, 0, width1);

    System.out.println("The 2 dimensions are " + imagePixels.length + " " + extractedPixels.length );

    // Compare the piels from the 2 images

    int k=0;

    for(int i=0; i

    if(imagePixels[i] != extractedPixels[i]) {

    k++;

    }

    }

    System.out.println("Number of different pixels was: " + k);

    }catch(IOException e) {

    System.out.println("Exception was thrown during reading of image: " + e.getMessage());

    }

    }

    }

    不幸的是,这两个图像像素数据经常且不可预测地不同.有人可以帮我找到一种方法,以便至少对于图像类型不修改值吗?

    编辑这里是上述过程中失败的图像

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