如何识别图像中的三种类型的对象？

Question

我想从卫星风图像中识别出三个不同的物体。问题是其中三个有些相似。我试图识别使用模板匹配，但它没有工作。三个对象如下。

这里物体的方向并不重要，但线路中头部的类型很重要。你能建议一种方法吗？

Answer 1

假设您的图像仅由纯黑色和纯白色像素组成，

您可以为每个轮廓找到轮廓及其边界矩形或minAreaRect。

https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_descriptors.html?highlight=minarearect#minarearect

然后迭代轮廓，将矩形视为单独的图像。现在您对这些图像进行分类。您也可以使用模板匹配。

祝你好运！

Answer 2

您是否考虑过机器学习？

例如，用于数字识别的小型cnn可以使用一小部分图像进行“重新训练”，Keras还具有数据增强功能，有助于确保训练强大的分类器。

有一篇非常好的博客文章 Yash Katariya找到@ https://yashk2810.github.io/Applying-Convolutional-Neural-Network-on-the-MNIST-dataset/，其中加载了MNIST数据集并且网络已经过培训，它会经历您需要的所有阶段，以便将ML用于您的问题。

你提到你已经尝试过模板匹配，但是你也提到旋转并不重要，这对我来说意味着可以旋转一个对象，这会导致TM失败。

您可以查看LBP（局部二进制模式），或OpenCV的Haar分类器（但它对旋转敏感）。

除了我建议的项目之外，还有一个很棒的教程@ https://gogul09.github.io/software/image-classification-python，它使用功能和机器学习，你可以从应用这个问题中受益。

我希望虽然没有直接给你一个问题的答案，但我已经给了你一套你可以使用的工具，这些工具可以通过一些时间投入和一些阅读来解决它。