za pomocą narzędzi do przetwarzania i klasyfikacji obrazów envi można uzyskać dachy z obrazów o pewnej wartości widmowej, a następnie przekonwertować na dane wektorowe dla aplikacji.
w pythonie z OpenCV, który został opracowany przez firmę Intel (ma wiele algorytmów wykrywania obiektów), możesz wykrywać twarze z obrazów.
Przykład OpenCV:
moje pytanie brzmi: czy możemy wykryć dach lub cokolwiek ze skoordynowanych lub nieskoordynowanych zdjęć satelitarnych za pomocą narzędzi typu open source jako python?
Przykład zdjęcia satelitarnego:
źródło
Obawiam się, że satysfakcjonującego wykrywania dachu nie można osiągnąć za pomocą tylko jednego zdjęcia satelitarnego. Powinieneś spróbować użyć innych źródeł informacji.
W poniższym artykule opisano metodę wykorzystującą pary obrazów lotniczych DEM + dane katastralne:
M. Durupt, F. Taillandier. Automatyczna rekonstrukcja budynku na podstawie cyfrowego modelu elewacji i danych katastralnych: podejście operacyjne. Międzynarodowe archiwa fotogrametrii, teledetekcji i informacji przestrzennej. Vol. 36 (część 3), Bonn, Niemcy, wrzesień 2006 r.
Zobacz także inne artykuły w dziale bibliografii (takie jak ten ).
Podejrzewam, że takie metody nie są zaimplementowane w oprogramowaniu open source Python.
źródło
Czy wypróbowałeś Przybornik Orfeo ?
źródło
Cóż, tylko z jednego obrazu, możesz dokonać klasyfikacji nadzorowanej lub bez nadzoru. Spróbuj kilka razy i sprawdź, czy wyniki są dobre.
Lepszym sposobem, w jaki to zrobiłem, było tworzenie ortofotografii z obrazów. Potem miałem ślad budynku, więc odfiltrowałem teren z obrazu. Następnie dokonałem klasyfikacji pikseli i stworzyłem obiekty wektorowe.
Jeśli masz DEM lub masz pary stereo, możesz je utworzyć. Następnie możesz wykryć dachy.
Ponadto na twoim obrazie jest pełno cieni. Powodzenia w radzeniu sobie z nimi. W związku z tym w Pythonie nic nie widziałem. Użyłem ArcGis do klasyfikacji. Ale ponieważ wspomniałeś o opensource, można wypróbować QGIS.
Ostatnia uwaga, to o co pytasz, jest głównym tematem badań i musisz ulepszyć bazę danych, aby uzyskać dobre wyniki. W tym przypadku trudne są pojedyncze zdjęcia.
źródło
Point Cloud Library to nowa biblioteka typu open source, może być używana do rozpoznawania obiektów na podstawie DEM lub Orthofhoto. Chciałbym, żeby to mogło pomóc, ale nigdy jej nie użyłem.
źródło