我正在从Excel中的一个表构建一个Python字典。这是一段Category:Name关系。因此,电子表格中的第一列是一个类别,第二列是文件的名称:
森林-树木类型
森林-土壤类型
行政城市
行政大楼
矿物-金
矿物铂
分水岭
水-河
水-湖泊
水流
等等..。
我使用这段代码构建字典:
layerListDict = dict()
for row in arcpy.SearchCursor(xls):
# Set condition to pull out the Name field in the xls file.
我感兴趣的是使用分水岭算法分离图像上的特征。使用matlab教程,我试图写一个原理的小证明算法,我可以进一步使用在我的图像分析。
Im = imread('../../Pictures/testrec.png');
bw = rgb2gray(Im);
figure
imshow(bw,'InitialMagnification','fit'), title('bw')
%Compute the distance transform of the complement of the binary image.
D = bwdis
我的目标是跟踪有许多不同形状的图纸,并将这些形状分割成单独的图像。白色是黑色的。我对numpy,opencv&co非常陌生,但我现在的想法是:
扫描黑色像素黑像素找到->分水岭找到分水岭边界(作为多边形路径)继续搜索,但忽略已发现边界内的点
我不太擅长这类事情,有没有更好的办法?
首先,我试图找到分水岭结果的矩形包围框(这或多或少是一个示例拼贴):
from numpy import *
import numpy as np
from scipy import ndimage
np.set_printoptions(threshold=np.nan)
a = np.zeros