항공 사진에서 테니스 코트를 찾는 방법

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.

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.

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.

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!

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.