항공 사진에서 테니스 코트를 찾는 방법


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카운티의 모든 테니스 코트 (및 농구 코트와 같은 다른 잘 정의 된 기능) 를 찾는 데 관심이 있으며 해상도는 다양하지만 해상도가 좋은 항공 사진이 있지만 가장 좋은 방법은 확실하지 않습니다. . 이미지의 두 가지 예는 다음과 같습니다.

테니스 코트 및 농구 코트부터 VBMP 2009 테니스장부터 Bing

다양한 방법을 살펴본 결과 임의의 배율과 회전이 가능 하고 색상이 다를 수 있기 때문에 템플릿 일치 가 느리게 작동하지 않을 것이라고 생각 합니다. 허프 변환 다른 표시 줄에 대한 계정에 더 좋은 약속 소리를,하지만 난 모든 라인을 일단 나는 확실히 (36x29에 대한 피트)를 적절한 비율로 사각형을 구성하는 라인을 찾는 방법을 모르겠어요, 또는.

배경으로, 저는 카운티의 모든 테니스 코트를 OpenStreetMap에 추가하려고합니다.


선은 항상 같은 패턴입니다.
endolith

그렇습니다. 최소한이라고 생각되는 법규 규모의 법원이어야합니다. 이미 100 개를 매핑 했으므로 이미지를 추출하고 분석 할 수 있습니다.
joshdoe

더 많은 이미지를 게시 할 수 있습니까?
Andrey Rubshtein

이용 가능한 경우 초 분광 또는 다중 스펙트럼 이미징 데이터가 실제로 도움이 될 수 있습니다. 녹색 페인트는 일반적으로 근적외선을 흡수하지만 녹색 식물은 종종 같은 빛을 반사합니다.
Phil

답변:


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매우 강력한 색상 및 지오메트리 신호를 활용할 수 있습니다. 나는 다음을 시도 할 것이다 :

  1. 녹색 채널을 추출하고 유역 유형 알고리즘을 적용한 다음 연결된 컴포넌트를 적용하십시오 . 이어서 각 구성 요소에 대한 구성 요소 통계 (영역 및 경계 상자)를 계산하십시오. 영역이 ~ = 경계 상자 크기 인 구성 요소 만 유지하십시오. 이것은 직사각형 오브젝트에만 해당되며 숲 / 목재 지역 등을 제거합니다.
  2. 흰색 채널 (R = G = B)을 분리하고 출력에 허프 변환을 적용하십시오. 이것은 당신에게 줄을 줄 것입니다. 테니스 코트를 얻으려면 1과 2를 결합하십시오.

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먼저 녹색 채널 만 고려하거나 테니스 코트의 독특한 색상 특성을 더 똑똑하게 사용합니다.

당신이 한 후에는 선과 법원의 대비가 상당히 높기 때문에 높은 임계 값을 사용하여 가장자리 감지기를 적용 할 수 있습니다.

이상 값을 더 제거하려면 프로세스가 끝날 때 허프 변환을 적용 할 수 있습니다.

좋은 결과를 얻으면 알려주십시오!


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아하 정확히이 주제에 대한 블로그 게시물 을 썼습니다 !

그들은 포스트에서 테니스 코트의 이미지를 그레이 스케일로 변환합니다. 각 수평 및 수직선의 1 차 및 2 차 미분을 찾을 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 사진에서 밝은 선 (법원 경계)이 어디에 있는지 확인할 수 있습니다. 거기에서 이미지를 밝은 선만 흑백으로 표시합니다.

테니스 코트의 이미지를 검색하기 시작할 때입니다. 그들은 "모델 모양"이라고 부르는 것을 사용합니다. 모델 모양은 기본적으로 "예 : 테니스 코트 11 줄"을 찾는 대상에 대한 설명입니다. 작성자는 모든 평행선 세그먼트를 찾고 평행선 세그먼트를 모델 모양과 비교합니다. 선분과 모델 모양이 충분히 일치하면 테니스 코트를 찾았습니다.


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endolith
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