用python对遥感影像的二值图读取文件的坐标信息，并对其进行先膨胀再腐蚀操作，将结果按原文件大小输出，并且输出结果保留原有的坐标系信息

可以使用Python中的OpenCV库来读取遥感影像的二值图文件，并进行膨胀和腐蚀操作。以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取二值图文件
img = cv2.imread('binary_image.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 膨胀操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
dilated = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

# 腐蚀操作
eroded = cv2.erode(dilated, kernel, iterations=1)

# 输出结果并保留原有的坐标系信息
cv2.imwrite('result.tif', eroded)

在这个示例代码中，我们首先使用`cv2.imread`函数读取二值图文件，并将其转换为灰度图像。然后，我们定义了一个`kernel`变量，用于指定膨胀和腐蚀操作的结构元素。在这个示例中，我们使用了一个矩形结构元素，大小为5x5。接着，我们使用`cv2.dilate`函数对图像进行膨胀操作，并使用`cv2.erode`函数对膨胀后的图像进行腐蚀操作。最后，我们使用`cv2.imwrite`函数将结果保存为一个文件，并保留原有的坐标系信息。

需要注意的是，这个示例代码中的文件名和路径需要根据实际情况进行修改。另外，如果需要处理的是多个文件，可以使用循环来遍历文件

相关问题

用python对遥感影像的二值图进行先膨胀再腐蚀操作，将结果按原文件大小输出，并且输出结果保留原有的坐标系信息

可以使用Python中的OpenCV库来实现对遥感影像的二值图进行先膨胀再腐蚀操作，代码如下：

import cv2

# 读取二值图像
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义膨胀和腐蚀的核
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# 先膨胀再腐蚀
dilated = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
eroded = cv2.erode(dilated, kernel, iterations=1)

# 将结果按原文件大小输出，并保留原有的坐标系信息
cv2.imwrite('result.png', eroded)

这段代码可以将二值图像进行先膨胀再腐蚀操作，并将结果按原文件大小输出，并保留原有的坐标系信息。

用python对遥感影像的二值图进行膨胀腐蚀操作，将输出并保留原有的坐标i信息

可以使用OpenCV库中的函数cv2.dilate()和cv2.erode()来对遥感影像的二值图进行膨胀和腐蚀操作。这些函数可以保留原有的坐标信息。以下是一个示例代码：

import cv2

# 读取二值图像
img = cv2.imread('binary_image.png', 0)

# 定义膨胀和腐蚀的核
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))

# 进行膨胀操作
dilated = cv2.dilate(img, kernel)

# 进行腐蚀操作
eroded = cv2.erode(img, kernel)

# 显示结果
cv2.imshow('Dilated Image', dilated)
cv2.imshow('Eroded Image', eroded)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()