根据形状和大小分类

Question

如何使用机器学习基于形状和大小对对象进行分类？ 说我在图像中有一个圆圈和一些小的虚线方块。两者之间的区别在于它们的形状和大小。所以给定一个图像，如何区分这些对象并返回结果。 在实际问题中，这些物体是太阳能PV折叠器中的热点，它们是缺陷部分。我需要对它们进行分类.I / P图像如下：

[这是一个方形的热点：]

1. https://i.stack.imgur.com/4JL7E.png

Answer 1

这个答案并没有简化机器学习或任何使用分类器的方法

  

Hough Circle Transform可以检测到圈子   来自OpenCV cv2.HoughCircles()：

Documentation for Hough Circles in OpenCV

注意：通过使用半径，您可以调整要检测的圆的形状大小。说实话，我并没有真正得到虚线方块，也许你可以在你的问题中展示一个模范图像。

如果图像中只有两种不同的对象，您可能甚至不需要分类器，因为这两个类已经被后续的图像处理分开（尽管这很大程度上取决于您的输入图像）

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('opencv_logo.png',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
                            param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # draw the center of the circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)

cv2.imshow('detected circles',cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码结果如下