PIE SDK主/次要分析

1.算法功能简介

主要分析功能是采用类似卷积滤波的方法将较大类别中的虚假像元归到该类中，首先定义一个变换核尺寸，然后用变换核中占主要地位（像元最多）类别数代替中心像元的类别数，次要分析相反，用变换核中占次要地位的像元的类别数代替中心像元的类别数。

PIE SDK支持算法功能的执行，下面对主/次要分析算法功能进行介绍。

2.算法功能实现说明

2.1. 实现步骤

第一步	算法参数设置
第二步	算法执行
第三步	结果显示

2.2. 算法参数

算法名称	主/次要分析
C#算法DLL	PIE.CommonAlgo.dll
C#算法名称	PIE.CommonAlgo.ImgClassPostMMAAlgo
参数结构体	StMajMinParameter
参数说明
InputFileName	String	输入分类文件 (*.tif;*.tiff; *.img)
OutputFilePath	String	输出分类主次要分析文件路径 (*.tif;*.tiff; *.img)
Veciselclass	IList<Int>	选中类别索引集合（正整数）
VeciNotselclass	IList<Int>	未选中类别索引集合（正整数）
MajMin	Int	分析方法类别（1代表次要，0代表主要）
KernelX	Int	核大小X（大于等于3的奇数）
KernelY	Int	核大小Y（大于等于3的奇数）
Weight	Int	中心像元比重（大于等于1的正数）
VecColor	IList<Int>	颜色列表
FuncName	String	功能名称

2.3. 示例代码

项目路径	百度云盘地址下/PIE示例程序/10.算法调用/图像处理/ImageProcessing. ImgClassPostMMAAlgo
数据路径	百度云盘地址下/PIE示例数据/栅格数据/01.GF1/ISODataClassification.tif
视频路径	百度云盘地址下/PIE视频教程/10.算法调用/图像处理/主次要分析算法.avi
示例代码
/// <summary> /// 主/次要分析算法测试,本算法实现了将ip_result1.tif进行主/次要分析，选择的分类列表为全部分类,形态学算子Rows和Columns均为3 /// /// </summary> public override void OnClick() { #region 1、参数设置 PIE.CommonAlgo.StMajMinParameter info = new PIE.CommonAlgo.StMajMinParameter(); info.InputFileName = @"D:\Data\ISODataClassification.tif"; info.OutputFileName = @"D:\Data\ip_result6.tif"; info.Veciselclass = new List<int> { , , , , , , , , }; info.VeciNotselclass = new List<int> { }; info.MajMin = ; info.KernelX = ; info.KernelY = ; info.Weight=; info.VecColor = null; PIE.SystemAlgo.ISystemAlgo algo = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().CreateAlgo("PIE.CommonAlgo.dll", "PIE.CommonAlgo.ImgClassPostMMAAlgo"); if (algo == null) return; #endregion //2、算法执行 PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents algoEvents = algo as PIE.SystemAlgo.ISystemAlgoEvents; algo.Name = " 主/次要分析"; algo.Params = info; bool result = PIE.SystemAlgo.AlgoFactory.Instance().ExecuteAlgo(algo); //3、结果显示 ILayer layer = PIE.Carto.LayerFactory.CreateDefaultLayer(@"D:\Data\ip_result6.tif"); m_HookHelper.ActiveView.FocusMap.AddLayer(layer); m_HookHelper.ActiveView.PartialRefresh(ViewDrawPhaseType.ViewAll);

2.4.示例截图