Canny 检测算法包含下面几个阶段： 1.图像灰度化 2.高斯模糊处理 3.图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算 4.NMS（非极大值抑制） 5.双阈值的边界选取 1、图像灰度化   当仅提取一张图片的边界，单通道的图片已经足够提供检测出边界的信息。所以我们可以将R、G、B的3通道图片乃至更高维的高光谱遥感图像进行灰度化，这是一种降维操作，它减少了冗余数据从而降低了计算开销。以下是对RGB图片灰度化的方法： def gray( img_path): 计算公式： Gray(i,j) = [R(i,j) + G(i,j) + B(i,j)] / 3 or :

江苏省南通市主城区建筑物轮廓数据，坐标系统为WGS84。 文件格式为shp格式，包括属性数据，可直接用ArcGIS、MapGIS、Supermap、QGIS、Skyline等软件打开。 本数据来源于互联网地图数据抽取，可作为科研、学习使用。

本书系统地介绍了水工建筑物和其他一般建筑物的抗滑稳定德各种计算方法，并对各种滑坡情况进行了分析，内容详细。

我们的实验有两个阶段，一是使用格雷预测算法找到信号强度（RSSI）的预测值，二是使用动态三角定位方法找到移动用户的位置坐标。 我们使用灰色预测来预测随机时间阶段的RSSI趋势，并在移动用户移动时对预测的RSSI进行分析。 Gray perdition 能够减少移动设备移动时 RSSI 的波动。 带有灰度预测的定位算法实现了更小的平均距离误差。

eCognition7_0软件如何提取建筑物，案例介绍

AR-室内-室外导航 在大学校园内导航和大型建筑物内的室内导航的增强现实方法非常重要。 因此，我们使用了vuforia的增强现实SDK，它提供了地面检测功能和unity3d。 用户单击他想去的地方，将箭头放在地面上，然后将用户导航到目的地。 使用的技术 Unity3d 搅拌机 Vuforia SDK 我们在项目中创建了两个模块或场景： 一种用于室内导航，即建筑物内导航 其次是户外导航，即在大学校园内的导航等。 用例： 到目前为止，我们为学院和系进行了导航。 因此，无论何时有人进入我们的大学大门，他/她都可以选择他想去的建筑物。 向用户显示3D桌面的顶部AR模型。 该模型是建筑物的缩影。 在他/她敲击建筑物之一时，他/她可以开始导航到建筑物。 类似地，当人员进入建筑物时，如果他想导航到HOD的机舱，他可以选择HOD机舱，绿色箭头将引导用户前往HOD的机舱。 注意：创建的应用程

建筑物面数据shp格式，,CGCS2000坐标系，包含建筑面要素和楼层信息，可在arcgis打开，编辑

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