python学习——对无人机影像有RGB转换到HSV

问题描述

最近需要对无人机影像中绿色植被信息进行提取,查看相关论文,发现用的比较多的就是HSV色彩转换方法,动手实践一下。

解决思路

HSV转换 直方图确定阈值 掩膜提取

解决过程

HSV转换

python 复制代码
import os
import numpy as np
from osgeo import gdal
'''
本代码实现将RGB波段的无人机影像转换到HSV色彩空间。
注意无人机影像波段顺序为R,G,B
'''
def RGB2HSV(file):

    src = gdal.Open(file)
    col = src.RasterXSize
    row = src.RasterYSize
    _ = 3
    red = np.array(src.GetRasterBand(1).ReadAsArray().astype(float))
    green = np.array(src.GetRasterBand(2).ReadAsArray().astype(float))
    blue = np.array(src.GetRasterBand(3).ReadAsArray().astype(float))
    arr = np.stack((red, green, blue), axis=2)
    dst = np.zeros((row, col, 3), dtype=np.float32)
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            r, g, b = arr[i, j] / 255.0
            minn = np.min([r, g, b])
            maxx = np.max([r, g, b])
            dst[i, j, 2] = maxx  # V
            delta = maxx - minn
            h, s = 0, 0
            if maxx != 0:
                s = delta / maxx
            if r == maxx:
                h = (g - b) / delta
            elif g == maxx:
                h = 2 + (b - r) / delta
            else:
                h = 4 + (r - g) / delta
            h *= 60
            if h < 0:
                h += 360
            dst[i, j, 0] = h
            dst[i, j, 1] = s
    print('开始输出')
    out_name = 'hsv.tif'
    out_ds = gdal.GetDriverByName('GTiff').Create(out_name, col, row, 3, gdal.GDT_Float32)
    for i in range(3):
        # data = out_ds.GetRasterBand(i+1).ReadAsArray()
        band = out_ds.GetRasterBand(i+1).WriteArray(dst[:,:,i])
        del band

    out_ds.SetProjection(src.GetProjection())
    out_ds.SetGeoTransform(src.GetGeoTransform())
    out_ds.FlushCache()
    return out_ds

file = r'G:\temp\forestVFC\标注影像\ZJM_ZLHF_2308221.dat'

# Convert to HSV
dst = RGB2HSV(file)

直方图查看

原结果如下:

HSV结果如下所示:

查看HSV结果波段1的直方图

我这里的需求是分为植被和非植被,查看直方图中第一个波谷的折点即为植被和非植被区域阈值,也就是下图中的28.1115

掩膜提取

在ENVI------bandmath中使用下面这个公式对原始结果进行掩膜即可得到绿色植被区域的影像。

IDL 复制代码
(float(b1) ge 28.0 ) * float(b2)
# b1 为HSV影像的波段1,b2为原始无人机影像

参考:

https://blog.csdn.net/u012294613/article/details/141096007

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

相关推荐
沈阳昊天环宇无人机小编辑9 分钟前
沈阳无人机考证科普|CAAC执照是什么?考试内容详解
无人机
天天喝旺仔12 分钟前
Python asyncio 异步编程实战:用协程与事件循环构建高性能网络服务
服务器·网络·python·性能优化·fastapi
2601_9622980922 分钟前
零基础学大数据分析全栈
hadoop·python·spark·实战·大数据分析
quantdash_cc1 小时前
Python 股票 K 线数据质量校验:字段、缺失值、重复行和价格异常
开发语言·python·数据分析·量化交易·股票数据·quantdash
长空任鸟飞_阿康1 小时前
三、《从零手撸 Agent》 · system prompt 与核心参数:调好你的旋钮
人工智能·python·ai·prompt
一晌小贪欢1 小时前
python-第29天:Python面向对象之多态与抽象类
开发语言·python·数据可视化·面向对象·python办公·python多态
2601_962381582 小时前
ArcGIS+Python+AI赋能高标准农田建设项目审计提质增效
python·arcgis·ai·高标准农田审计·大数据审计
rust&python2 小时前
课程表的归一化处理
python·程序人生·信息可视化
2601_962099083 小时前
replit如何运行python
python·代码编辑器·编程环境·在线ide·replit
头发够用的程序员3 小时前
别被 TOPS 参数迷惑:手把手推导边缘 GPU 整型算力
人工智能·python·ubuntu·计算机视觉·硬件架构·边缘计算