随机森林做建筑提取的代码

随机森林是一种集成学习方法，在计算机视觉领域常用于特征选择和分类任务，包括建筑提取。建筑提取通常涉及从遥感图像中识别出建筑物的位置、形状等信息。以下是使用Python的Scikit-Learn库实现随机森林进行建筑提取的一个简化示例：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from skimage.io import imread
from skimage.segmentation import mark_boundaries
from skimage.measure import regionprops

# 1. 准备数据集
# 假设你已经有了预处理过的建筑标签图像和对应的RGB图像
X_train = ... # 建筑特征向量，通常是提取的纹理、颜色等特征
y_train = ... # 建筑标记，例如二进制掩码表示是否有建筑区域

# 2. 构建随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=50, random_state=42)

# 3. 训练模型
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 4. 测试阶段或实际应用
X_test = ... # 同样的预处理过程应用于测试图像
predictions = rf_model.predict(X_test)

# 5. 结果可视化（仅作示例）
image = imread("test_image.jpg")
mask = predictions.reshape(image.shape[:2])
result = mark_boundaries(image, mask, color=(0, 255, 0))  # 绿色边界显示建筑区域
imshow(result)

请注意，这只是一个基本框架，实际操作中可能需要更复杂的特征工程和数据预处理步骤，如归一化、降维、特征选择以及可能的数据增强。此外，对于遥感图像，还需要对像素值进行合适的转换，并可能结合卷积神经网络（CNN）进行特征提取。