提出问题 遥感影像研究中，经常出现线性地物需要对其连通性进行分析，重要的一步是对其骨架进行提取，或者叫做细化操作。该步骤如果直接对整个地物进行细化，往往出现如下问题，如图1，边缘毛刺很多。 解决方法 为了解决上述问题，我们首先对大尺度影像进行裁剪，裁剪成512*512像素，裁剪拼接代码这里不给出，其他博客可搜索。然后，对小块影像进行细化操作。最后拼接成大块。细化操作代码如下： import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import g…

提出问题 工作中有时要批量对pdf或者word文档进行批量规范命名，遇到这种事情往往人工成本会很大。因此，利用ocr工具自己写了一个小工具，可用于根据pdf中指定位置编号对文件进行批量重命名。 解决方法 算法的主要思想是：（1）将pdf转换成图片保存；（2）图片矫正（有些图片拍摄时倾斜）；（3）根据图片中标号的位置进行ocr文字识别；（4）文件重命名。算法的识别准确率较高，但仍存在少量不准确，需人工调节。 import pytesseract import numpy as np import math from …

提出问题 研究中经常利用labelme等标注软件进行标注，但对于这些软件保存的json文件（以坐标形式保存的）如何转换成mask存在麻烦。网上的帖子给出的方法是改labelm配置文件等，也试过，但每次修改存在麻烦，因此，自己改进了一些代码，可以迅速转换.json->mask的图片表示。具体的转换过程如下图，即将原图和json文件混合的文件夹转化成两个文件夹，一个存放原图，一个存放标签。 解决方法 import cv2 import numpy as np import json import glob imp…

提出问题 最近做研究时，复现别人的论文代码，发现别人的代码是tensorflow 1.x版本。而我用的显卡是3090，不适配tensorflow 1.x版本。难道要源码开始配吗？ 解决方案 还好，nvidia和Google合作推出了nvidia-tensorflow，可以匹配cuda 11.x下安装tensorflow 1.x。 链接如下：nvidia-tensorflow 解决步骤 卸载之前下载的tensorflow环境 我用的环境是python3.6。官方推荐使用python 3.8，但python 3.6也可…

提出问题 最近因为科研需求，需要展开多模态数据的研究，奈何同一区域的多模态数据几乎没有。联想到GAN网络具备风格迁移和迁移生成等能力，因此，想着用GAN网络尝试去实现光学和SAR影像之间的相互转换。 提出方法 模型：U-GAT-IT模型 U-GAT-IT提出了一种用于无监督图像到图像翻译的新方法，它以端到端的方式结合了一个新的注意力模块和一个新的可学习归一化函数。注意力模块根据辅助分类器获得的注意力图，引导模型关注更重要的区域，区分源域和目标域。与以前无法处理域之间几何变化的基于注意力的方法不同，模型可以翻译需要整…