sattelite画像分類Opencv

Question

グレースケールの2つのバンドスペクトルである与えられた衛星画像から異なる地形/領域を分類しようとしています。私はこれまで、それぞれの地形のピクセルの平均ピクセル強度を計算しました。特定の領域からいくつかのピクセルを無作為に選んで、LinearSVMを使ってSVMを使ってこれらのピクセル群を訓練しようとしています。これを達成するためのステップを探しています。 BTWはこのためにOpenCVでPythonを使用しています。

これは私が喜んで分類するグレースケール画像..です

そして、これは、単にそれらを強調するために異なる領域を着色することにより、異なる地形を分類した後に期待していものです色のイメージのすべての色は、青色の領域が海/川を表し、赤色の色が森林の領域を表し、白い色の領域の他の部分が都市の都市化された領域を表します。

ご協力いただきましてありがとうございます。

Answer 1

これは、カラーグラディエントマップで実現できます。これは、基本的に、グレー値強度のカラーマップを作成しています。都市部には少し青い色合いがあり、明るい青色の水域と同じピクセル強度に近いことがわかります。この特定の色の勾配は、勾配の終わりに濃い青から中間の勾配の赤、白までの範囲です。

これまでCでグラデーションマップを作成していました：（このコードでは正規化されたイメージが必要です）グレースケールイメージを0（黒）から100（白） 。

class ColorGradient 
{ 
private: 
    struct ColorPoint // Internal class used to store colors at different points in the gradient. 
    { 
     float r, g, b;  // Red, green and blue values of our color. 
     float val;  // Position of our color along the gradient (between 0 and 1). 
     ColorPoint(float red, float green, float blue, float value) 
      : r(red), g(green), b(blue), val(value) {} 
    }; 
    std::vector<ColorPoint> color;  // An array of color points in ascending value. 

public: 
    ColorGradient() { createDefaultHeatMapGradient(); } 

    void addColorPoint(float red, float green, float blue, float value) 
    { 
     for (int i = 0; i<color.size(); i++) { 
      if (value < color[i].val) { 
       color.insert(color.begin() + i, ColorPoint(red, green, blue, value)); 
       return; 
      } 
     } 
     color.push_back(ColorPoint(red, green, blue, value)); 
    } 

    //-- Inserts a new color point into its correct position: 
    void clearGradient() { color.clear(); } 

    //-- Places a 5 color heapmap gradient into the "color" vector: 
    void createDefaultHeatMapGradient() 
    { 
     color.clear(); 
     color.push_back(ColorPoint(0, 0, 1, 0.0f));  // Blue. 
     color.push_back(ColorPoint(0, 1, 1, 0.25f));  // Cyan. 
     color.push_back(ColorPoint(0, 1, 0, 0.5f));  // Green. 
     color.push_back(ColorPoint(1, 1, 0, 0.75f));  // Yellow. 
     color.push_back(ColorPoint(1, 0, 0, 1.0f));  // Red. 
    } 

    // Inputs a (value) between 0 and 1 and outputs the (red), (green) and (blue) 
    // values representing that position in the gradient. 
    void getColorAtValue(const float value, float &red, float &green, float &blue) 
    { 
     if (color.size() == 0) 
      return; 

     for (int i = 0; i<color.size(); i++) 
     { 
      ColorPoint &currC = color[i]; 
      if (value < currC.val) 
      { 
       ColorPoint &prevC = color[max(0, i - 1)]; 
       float valueDiff = (prevC.val - currC.val); 
       float fractBetween = (valueDiff == 0) ? 0 : (value - currC.val)/valueDiff; 
       red = (prevC.r - currC.r)*fractBetween + currC.r; 
       green = (prevC.g - currC.g)*fractBetween + currC.g; 
       blue = (prevC.b - currC.b)*fractBetween + currC.b; 
       return; 
      } 
     } 
     red = color.back().r; 
     green = color.back().g; 
     blue = color.back().b; 
     return; 
    } 
}; 

勾配マップに関するより詳細な情報については、この記事を参照してください。 http://www.andrewnoske.com/wiki/Code_-_heatmaps_and_color_gradients

私はこれが役に立てば幸い申し訳ありませんが、私は直接Pythonの例を提供することができなかったが、あなたは変換することができるはずです。コードはかなり簡単です。歓迎します。