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RasterConvolver变压器可用2018.1+
栅格数据集中的边缘是值强度突然变化的位置。通常在区域或物体的边界处发生边缘,因此(用于空间数据)可用于提取诸如植被区域的边缘的重要特征。
使用名为卷积的过程,可以使用RasterConvolver变压器在FME中检测到边缘。
卷积是在光栅特征和数字矩阵(内核)之间执行的数学操作。操作和内核的定义通常被称为a筛选。
边缘的“方向”是从低强度部分朝向高强度部分。边缘可以以主要垂直或水平方向发生。因此,RasterConvolver允许用户从左到右检测边缘,向左向左,顶部到底部或底部到顶部。
在栅格具有边缘方向的混合的情况下,或者在初始边缘方向上未知的情况下,可以在所有四个方向上检测边缘,并将它们与表达式将它们合并在一起。此示例使用该技术。
这些示例的源数据是JPEG格式的光栅图像数据集。在FME数据检查器中,它看起来像这样:
图像是包含学校的温哥华区域的鸟瞰图。让我们这么练习,我们希望在学校场地上识别不同的表面和建筑物。
1.启动FME Workbench并打开提供的启动模板文件。此工作区读取图像数据和学校属性的粗略轮廓,它用于将图像剪辑为大小:
在Workbench中打开功能缓存(运行>运行功能缓存)并运行工作区。检查剪裁结果:
2.添加连接到剪刀的RasterConvolver变压器:INSION端口。打开参数对话框以检查不同的过滤器类型。请注意,有四个名为Sobel的边缘检测过滤器:
选择Sobel Top并单击“确定”关闭“参数”对话框。运行工作区(或只是此部分)并检查输出。请注意,正在检测到边缘。
但是,还有其他三个Sobel边缘检测过滤器,我们也应该尝试这些问题。
3.添加三个RasterConvolver变压器。将它们中的每一个连接到Clipper中的新连接:Inside Port:
将它们中的每一个设置使用不同的Sobel过滤器:Sobel Top,Sobel底部,Sobel Left,Sobel Right。
运行工作区(选择RasterConvolver变压器,然后按F6)。检查输出(选择RasterConvolver变压器,然后按Ctrl + I)。
请注意,每种类型的过滤器都会添加有关从不同方向查看的边的信息。要获得完整的结果,我们应该合并在一起。
4.在画布上放置RASTEXPressionEvaluator变压器,而不连接到其他任何内容,请打开参数对话框。
将Mode参数设置为两个栅格:
在频带表达式字段中,将第一个解释设置为RED8。在表达式字段中输入:
@sqrt((a [0] * a [0])+(b [0] * b [0]))
换句话说,我们将两个栅格特征的带零组合在一起。每个单元的新值将是光栅A值(平方)加栅格(平方)的平方根。
重复频带一个和两个(Green8和Blue8)的过程,每次更换表达式中的频带编号:
@sqrt((a [1] * a [1])+(b [1] * b [1]))@sqrt((a [2] * a [2])+(b [2] * b [2]))
现在关闭参数对话框并将前两个rastetconvolver输出到rasterexpressionEvaluator上的A和B输入端口连接:
请注意,RASTExpressionEvaluator不允许一次处理所有四个栅格;因此,我们需要使用多个变压器。
5.复制现有的RASTEXPLINUCTEVALUATOR(复制/粘贴或CTRL + D)。将其连接到第二组RasterConvolver:输出端口。因为表达式完全相同,所以不需要更改参数。
现在第二次重复其中一个rasterexpressionEvaluers。这次将其连接到现有RASTEXPRINTSINTIONEVALUATA的结果端口:
现在运行工作区并检查第三rasterexpressionEvaluator的结果:
我们可以看到表面和建筑物的边缘,但图像中也有相当数量的噪音。
6.在剪辑器和每个现有的RasterConvolver变压器之间添加RasterConvolver变压器(用于快速添加在键入RasterConvolver名称之前在Clipper上的绿色输出端口箭头上):
打开参数对话框并将卷积滤波器类型设置为模糊:高斯5
重新运行工作区并再次检查最终输出。虽然表面的边缘是一个小模糊,但图像中的噪音远远较小。
7.如果您更喜欢带黑色概述的白色图像(而不是黑色与白色轮廓),请打开最终rastexpressionEvaluator的参数对话框。将表达式更改为:
255 - (@ sqrt((a [0] * a [0])+(b [0] * b [0])))255 - (@ sqrt((a [1] * a [1])+(B [1] * B [1]))))255 - (@ SQRT((a [2] * a [2])+(b [2] * b [2]))))
对于8位栅格,255减去值给出反向图像。
您还可以将RasterInterPretationCoercer变压器添加到工作区的末尾,以使颜色为标准灰色。设置“目标解释类型”选项Gray8.并选择“将颜色转换为颜色”的选项投。
重新运行工作区。最终输出现在将在白色背景上是黑线:
您现在可以使用这些轮廓(在手动或自动化过程中)来确定学校财产上的曲面和建筑物。
结果的质量在具有明确且明确的边界的图像上非常取决于具有大小强度的区域之间的图像。
例如,这里用户尝试定义坐在码头上的容器边缘:
不幸的是,具有最强度差异的边缘是容器阴影;因此,阴影具有最清晰的边缘定义,而容器隐藏在背景表面上。
有很多方法我认为你可以尝试这个。它可能像使用RasterTopolyGonCoercer变压器一样简单(也许是与唐托莱延多者进行关注)。使用Potrace还有其他解决方案(见https://knowledge.亚搏在线safe.com/articles/53522/raster-to-cad-using-potrace.html.) 也。这些方法的前体是使用像RasterCellValuerePlacer或RASTExpressionEvaluator等变压器来清理数据(例如,设置为0,其中单元值<128,或设置为255)。
我希望这有帮助。如果您对这些流程有疑问,请将其邮寄到此处的论坛,我们(安全和FME社区)将很乐意提供帮助。亚搏国际在线官网亚搏在线
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