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ArcMap去除遥感影像背景的小工具

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简介:
本小工具专为ArcMap用户设计,旨在便捷地去除遥感影像中的不需要背景,提升图像分析和处理效率。 ArcMap去遥感影像背景小工具(.exe): 1. 背景:遥感影像的黑色背景。 2. 功能:去除影像背景,并按行政区代码对影像进行排序,所有影像数据需先保存为mxd格式。 3. 使用环境:适用于ArcMap 10.1及以上版本和Windows 7操作系统。 4. 开发环境:Win7 ArcEngine10.1+vs2010(.NET 4.0)。 备注:不确保所有环境均适用。压缩包内附有使用说明。

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客服
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  • ArcMap
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    本小工具专为ArcMap用户设计,旨在便捷地去除遥感影像中的不需要背景,提升图像分析和处理效率。 ArcMap去遥感影像背景小工具(.exe): 1. 背景:遥感影像的黑色背景。 2. 功能:去除影像背景,并按行政区代码对影像进行排序,所有影像数据需先保存为mxd格式。 3. 使用环境:适用于ArcMap 10.1及以上版本和Windows 7操作系统。 4. 开发环境:Win7 ArcEngine10.1+vs2010(.NET 4.0)。 备注:不确保所有环境均适用。压缩包内附有使用说明。
  • PNG
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    PNG去除黑背景工具是一款便捷实用的图像编辑软件,专为用户处理带有黑色背景的PNG图片设计。此工具能够高效地移除PNG文件中的黑色背景,使透明度得以保留,非常适合设计师和网页开发者快速优化图像素材。 PNG图像格式是一种无损且支持透明度的位图文件格式,在网页设计、图形用户界面(GUI)和数字艺术领域广泛应用。png去黑底工具是一款基于Adobe Air开发的应用,旨在帮助用户去除PNG图像背景中的黑色部分,使图像呈现出透明效果。Adobe Air是一个跨平台的开发框架,允许开发者使用Flash和HTML5技术创建桌面应用。 该工具通过图像处理与色彩分析实现去黑底功能。在PNG文件中,黑色背景通常由设置像素Alpha通道来表示;当Alpha值为0时,对应像素完全透明;而255则代表不透明。此工具可能采用检测并替换所有接近于全黑(R=0, G=0, B=0)且其Alpha值小于一定阈值的像素的方法,从而实现去黑底效果。 具体步骤包括: 1. 图像读取:加载PNG文件,并获取其中包含RGB颜色和Alpha透明度信息的所有像素数据。 2. 色彩检测:遍历图像中的每个像素,检查其是否接近黑色。这一步骤可能设定一定的阈值以适应不同灰度级别的需求。 3. 透明处理:对于满足特定条件的像素(即接近全黑且具有较低Alpha值),将其Alpha设置为0,使其完全透明。 4. 结果保存:完成所有必要修改后,将新数据重新组合成PNG图像并保存。 该工具源码对其他语言开发者而言是一个宝贵的参考资料。通过研究其工作方式,他们可以理解像素级别的颜色和透明度操作,并学习如何在不同编程环境中实现这些功能。对于需要批量处理背景的设计师和开发人员来说,此工具提供了便捷解决方案,无需手动编辑每个图像文件。 然而,在实际应用中,仅基于色彩检测的方法可能无法完全准确地识别所有情况下的黑底部分;例如某些阴影或渐变效果可能会被误判并移除。因此,更高级别的去背景工具往往还会运用边缘检测、颜色空间转换等技术来提高处理精度。但对于简单的PNG图像而言,该工具足以满足基本需求。 总之,png去黑底工具是一个实用的小程序,它揭示了去除特定色彩背景的基本原理,并展示了Adobe Air平台开发应用程序的能力。通过学习和理解其工作机制,开发者可以进一步提升自己的技能,在更复杂的项目中应用这些知识。
  • MATLAB图
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    本项目介绍使用MATLAB进行图像处理的技术,重点在于通过图像除法方法去除或简化图片背景,突出显示前景对象。适合对计算机视觉和图像处理感兴趣的读者。 使用图像除法来完成减背景操作(运用公式:f=g ÷ b х m)。
  • Rembg:用于图片
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    Rembg是一款高效便捷的在线工具,专门设计用于自动移除图像中的背景,保留主体对象,适用于多种场景和需求。 Rembg 是一个用于删除图像背景的工具。它需要 Python 3.8 或更高版本、Torch 和 TorchVision 稳定版来运行。 为了安装 PyTorch,请按照以下步骤操作:选择稳定的 PyTorch 版本(例如1.7.1),根据你的操作系统和Python语言环境,决定是否使用CUDA。对于没有 CUDA 的情况,可以使用 pip 命令进行安装: ``` pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 接着,从 PyPI 安装 Rembg 以用于命令行界面(CLI): ``` pip install rembg ``` 使用 CLI 删除远程图片的背景示例如下: ``` curl -s http://input.png | re ```
  • 基于波变换中薄云技术
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    本研究提出了一种利用小波变换处理和消除遥感图像中的薄云干扰的技术方法,提升图像清晰度与信息提取精度。 由于小波变换具备多分辨率分析能力和自适应性,它常被用作图像去噪的有效手段之一。本段落从遥感影像中的薄云噪声特征出发,采用两种方法对含有薄云的遥感影像进行去噪处理:首先,使用DB系列和SYM系列的小波基函数对包含薄云的遥感影像实施小波变换降噪,并通过对比发现db5小波母函数得到的最佳效果。其次,应用Bridge-Massart阈值模型进一步优化含薄云噪声的图像质量。实验结果表明,在初步处理的基础上再使用Bridge-Massart阈值方法去噪的效果更佳。基于此研究提出了一种新的利用小波技术去除遥感影像中薄云的方法,并且与传统的仅用小波变换法相比,该新方法在降噪效果上具有明显优势。
  • 云层
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    本项目聚焦于开发高效算法,旨在自动识别并移除卫星影像上的云覆盖,确保数据连续性和准确性。 遥感图像处理参考文档提供了关于去云实验的具体步骤,可供学习和参考。
  • 云处理.zip
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    去云处理的遥感影像项目专注于开发和应用先进的算法和技术,用于去除卫星或航空遥感图像中的云层遮挡,以获取更清晰、完整的地表信息。 该补丁文件可以直接放置于ENVI软件安装目录的save_add子目录下。随后启动ENVI软件,在BaseTools下的Preprocessing(预处理)菜单中的General Purpose Utilities子菜单里找到TM6去条带(改进)工具,即可使用。此外还附有详细的步骤说明以供参考。
  • 批量图-MATLAB开发
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    本项目为一款利用MATLAB开发的工具箱,专注于高效地从大批量图像中自动移除背景。它采用先进的算法实现快速、精准的前景提取功能,适用于图形设计和数据处理等领域。 批量消除图像背景。
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    优质
    本项目专注于利用MATLAB开发高效图像处理算法,特别针对复杂场景下的背景去除技术。通过优化代码实现快速准确地分离前景与背景,适用于多种图像和视频应用需求。 这个是MATLAB中去除图像复杂背景的代码。因为我们拍摄的图片总会包含一些无用的信息,所以需要进行处理。