NDVI值计算和图像处理

Question

我是一名工科学生，正在从事一个基于 NDVI 计算的项目来监测作物健康状况。为了获得 NIR 和Red Region 的值，我在实验中使用了带有蓝色滤光片的 PiNoIR 相机。我使用以下代码提取所需的值并计算 NDVI。但是在输出图像中，空白区域（如下图所示没有叶子的区域）和地面具有更高的 NDVI 值。阴影区域显示在从0.5 到0.6 的范围内。我想知道输出是否正确以及可以在 -code 中进行哪些更正以更正错误。代码如下。

from PIL import Image

import numpy as np
import cv2
from cv2 import imread
from matplotlib import cm
rgb_matrix =cv2.imread('inputimg.jpg')
w=rgb_matrix.shape[1]    #columns
h=rgb_matrix.shape[0]    #rows
print(w)
print(h)
#Compute ndvi values for each pixel
#NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)
res=[]
for i in range(h):
 row=[]
 for j in range(w):
 val=rgb_matrix[i][j]
n=val[2]
 r=val[1]
 num=((int(n)-int(r)))   
 den=((int(n)+int(r)))
if(den == 0):
 r=0.0    
 else:
  r=np.divide(num,den)
  row.append(r)
    res.append(row)
print('Done')
#based on NDVI values, give different colors for easier identification
for i in range(h):
    for j in range(w):
        if(res[i][j] >=-1 and res[i][j] <0):
            rgb_matrix[i][j]=[128,128,128]   #grey
        elif(res[i][j]>=0 and res[i][j]<0.2):
            rgb_matrix[i][j]=[64,255,0]    #parrot green
        elif(res[i][j]>=0.2 and res[i][j]<0.3):
            rgb_matrix[i][j]=[125,255,255]    #yellow
        elif(res[i][j]>=0.3 and res[i][j]<0.4):
            rgb_matrix[i][j]=[0,128,128]   #dark green
        elif(res[i][j]>=0.4 and res[i][j]<0.5):
            rgb_matrix[i][j]=[255,255,0]     #sky blue
        elif(res[i][j]>=0.5 and res[i][j]<0.6):
            rgb_matrix[i][j]=[255,51,153]    #purple
        elif(res[i][j]>=0.6 and res[i][j]<0.7):
            rgb_matrix[i][j]=[0,128,255]    #orange
        elif(res[i][j]>=0.7 and res[i][j]<0.8):
            rgb_matrix[i][j]=[255,43,255]   #pink
        elif(res[i][j]>=0.8 and res[i][j]<0.9):
            rgb_matrix[i][j]=[40,40,255]      #red
        else:
            rgb_matrix[i][j]=[255,0,0]       #dark blue
cv2.imwrite('outputimg.jpg',rgb_matrix)        
print("Completed!!")   
(Ignore the induntation errors)

Answer 1

有几件事...首先，请注意 OpenCV 使用 BGR 排序，而不是您的代码似乎假设的 RGB。这可能意味着您选择了错误的通道作为 Red 和 NearIR - 如果是这样，我的代码将出现相同的错误。

其次，您真的非常想尝试避免在 Python 中使用 for 循环进行图像处理 - 它们非常缓慢、难以阅读并且容易出现循环限制错误。以下是未经测试的代码，因为您没有提供图像，但它应该给您一个想法：

import numpy as np
import cv2

# Load image and convert to float - for later division
im = cv2.imread('inputimg.jpg').astype(np.float)

# Split into 3 channels, discarding the first and saving the second as R, third as NearIR
_, R, NearIR = cv2.split(im)

# Compute NDVI values for each pixel
NDVI = (NearIR - R) / (NearIR + R + 0.001)

这会将我们带到您在代码中打印Done 的位置。请注意，如果您不知道 OpenCV 使用 BGR 排序，则第一个和第三个通道将需要交换，即：

NearIR, R, _ = cv2.split(im)

下一部分是分配一种颜色，我会让您考虑 - 请记住，您的 NDVI 将是 [-1,1] 范围内的浮点数，因此您可能需要将其乘以 10 并转换为整数以分配您的 9 种颜色中的一种...

请上传图片，以便人们更好地回答您。