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Pythonを使用して複数の重なり合うラスターのモザイク化プロセスを改善するヒストグラムマッチング？
Pythonを使用してヒストグラムマッチングを実行し、複数の重複するラスターのモザイク化プロセスを改善しようとしています。私は次の場所にあるコードに基づいています： http://www.idlcoyote.com/ip_tips/histomatch.html これまで、隣接する2つのラスターの重複領域をクリップし、配列を平坦化することができました。 したがって、同じ長さの2つの1次元配列があります。 次に、上記のWebサイトで見つかったコードに基づいて、次のコードを作成しました。示されているコードでは、gdとbdの画像を2つの非常に小さなデータセットに置き換えています。 import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d bins = range(0,100, 10) gd_hist = [1,2,3,4,5,4,3,2,1] bd_hist = [2,4,6,8,10,8,6,4,2] nPixels = len(gd_hist) # here we are creating the cumulative distribution frequency for the bad image cdf_bd = [] for k in range(0, len(bins)-1): b = sum(bd_hist[:k]) …