Python遥感图像处理应用篇(二十九)：遥感图像拉伸处理

适合人群：具备Python编程基础，熟悉遥感图像处理的科研人员或技术人员，尤其是从事环境监测、灾害评估等相关领域的初、中级开发者； 使用场景及目标：①用于SAR图像的水体提取与洪水范围识别；②学习遥感影像的...

遥感图像的显示和拉伸！！！！！！！！！！！！

使用C++语言+OpenCV，实现了对数拉伸、高斯平滑以及直方图均衡化这三种图像拉伸的方法。

核心要点 本方法是针对遥感数据的，因此使用了Gdal，如果你针对的是普通的图片，就直接使用cv2.imread()来读取即可，就不需要gdal了。 np.percentile()函数 np.clip()函数 cv2.split()函数 cv2.merge()函数 gdal的使用 本代码适用于ipython 若在编辑器下使用，需要自行的稍作修改 主体是函数TwoPercentLinear。 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt def TwoPercentLinear(image, max_out=

线性拉伸影像提升亮度，使用GDAL读取影像，做基本的线性拉伸，可以将暗色的影像变的更加清晰

这个函数提供灰度拉伸功能，输入图像应当是灰度图像，但如果提供的不是灰度 图像的话，函数会自动将图像转化为灰度形式。x1，x2，y1，y2应当使用双精度 类型存储，图像矩阵可以使用任何MATLAB支持的类型存储。