遥感影像(tif格式)深度学习场景分类(图像分类),如何去修改dataset把多波段数据读进网络?
1条回答 默认 最新
- m0_54204465 2023-01-11 11:32关注
在遥感影像的深度学习场景分类中,通常需要读取多波段数据作为输入。这可以通过以下几种方式实现:
手动读取每个波段的图像并将它们合并到一个大的数组中。在这种情况下,您可以使用 Python 库如 OpenCV 或 GDAL 读取和处理图像。
import numpy as np import cv2 # 读取图像 red_image = cv2.imread("red_band.tif", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) green_image = cv2.imread("green_band.tif", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) blue_image = cv2.imread("blue_band.tif", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 将图像合并为一个大的数组 image_data = np.dstack((red_image, green_image, blue_image))
使用预处理工具将多波段影像合并为一个文件,然后读取该文件。可以使用 Python 库如 Rasterio 或 Gdal 读取和处理图像。
使用预处理工具将多波段影像合并到一个文件中并读取该文件,并且也可以在此基础上使用 python的大数据处理库如 numpy,pandas 进行读取和处理.具体方案需要根据数据量,计算资源等因素来决定。
一些建议,如果你的数据集较大或者资源有限,可以考虑使用数据增强技巧。
使用预处理工具将多波段影像合并为一个文件,然后读取该文件
import rasterio # 打开合并后的影像文件 with rasterio.open("multispectral_image.tif") as src: # 读取图像数据 image_data = src.read()
使用预处理工具将多波段影像合并到一个文件中并读取该文件,并且也可以在此基础上使用 python的大数据处理库如 numpy,pandas 进行读取和处理.
import rasterio import numpy as np import pandas as pd # 打开合并后的影像文件 with rasterio.open("multispectral_image.tif") as src: # 读取图像数据 image_data = src.read() # 转换成 Pandas DataFrame image_df = pd.DataFrame(np.rollaxis(image_data,0,3))
解决 无用评论 打赏 举报
悬赏问题
- ¥15 软件定义网络mininet和onos控制器问题
- ¥15 微信小程序 用oss下载 aliyun-oss-sdk-6.18.0.min client报错
- ¥15 ArcGIS批量裁剪
- ¥15 labview程序设计
- ¥15 为什么在配置Linux系统的时候执行脚本总是出现E: Failed to fetch http:L/cn.archive.ubuntu.com
- ¥15 Cloudreve保存用户组存储空间大小时报错
- ¥15 伪标签为什么不能作为弱监督语义分割的结果?
- ¥15 编一个判断一个区间范围内的数字的个位数的立方和是否等于其本身的程序在输入第1组数据后卡住了(语言-c语言)
- ¥15 Mac版Fiddler Everywhere4.0.1提示强制更新
- ¥15 android 集成sentry上报时报错。