Làm thế nào để tìm sân tennis trong hình ảnh trên không

Tôi quan tâm đến việc tìm kiếm tất cả các sân tennis (và các tính năng được xác định rõ tương tự khác như sân bóng rổ) trong quận của tôi và tôi có hình ảnh trên không có độ phân giải tốt (nhưng khác nhau), nhưng tôi không chắc chắn về cách tốt nhất để tìm thấy chúng . Đây là hai ví dụ về hình ảnh:

Tôi đã xem xét các phương pháp khác nhau và tôi nghĩ rằng việc khớp mẫu sẽ không hiệu quả vì nó sẽ rất chậm vì có thể có tỷ lệ và xoay tùy ý , và màu sắc cũng có thể thay đổi. Biến đổi Hough nghe có vẻ hứa hẹn, nhưng một khi tôi nhận được tất cả các dòng tôi không chắc chắn làm thế nào để tìm các dòng tạo thành một hình chữ nhật với tỷ lệ thích hợp (khoảng 36x29 feet), hoặc tốt hơn là tính đến các dòng được đánh dấu khác.

Đối với nền tảng, tôi đang nhắm đến việc thêm tất cả các sân tennis trong quận của tôi vào OpenStreetMap.

Bạn có một số tín hiệu màu sắc và hình học rất mạnh mà bạn có thể tận dụng. Tôi sẽ thử như sau:

1. Trích xuất kênh Xanh lục và áp dụng thuật toán loại đầu nguồn trên đó, theo sau là các thành phần được kết nối . Sau đó tính toán thống kê thành phần (diện tích & hộp giới hạn) cho từng thành phần. Chỉ giữ lại các thành phần có diện tích ~ = kích thước hộp giới hạn. Điều này sẽ chỉ đúng với các đối tượng hình chữ nhật và sẽ loại bỏ rừng / khu vực rừng, v.v.
2. Cô lập kênh trắng (R = G = B) và áp dụng biến đổi hough trên đầu ra. Điều này sẽ cung cấp cho bạn các dòng. Kết hợp 1 & 2 để có được sân tennis của bạn.

Trước tiên tôi chỉ xem xét kênh màu xanh lá cây hoặc sử dụng các cách thông minh hơn về các đặc tính màu sắc đặc biệt của sân tennis.

Khi bạn đã thực hiện xong, bạn có thể áp dụng trình phát hiện cạnh, sử dụng ngưỡng cao vì độ tương phản giữa đường và tòa là khá cao.

Để tiếp tục loại bỏ các ngoại lệ, sau đó bạn có thể áp dụng biến đổi hough vào cuối quá trình.

Hãy cho chúng tôi biết nếu bạn nhận được kết quả tốt!

Aha đó là một bài viết trên blog về chính xác chủ đề này!

Trong bài đăng của họ, họ chuyển đổi một hình ảnh của một sân tennis xuống thang màu xám. Nơi họ tìm thấy các đạo hàm thứ nhất và thứ hai của mỗi đường ngang và dọc. Sử dụng thông tin này, họ có thể xác định vị trí của các vạch sáng (ranh giới tòa án có thể) trong ảnh. Từ đó họ giảm hình ảnh thành một bản trình bày đen trắng chỉ có các vạch sáng.

Đây là khi họ bắt đầu tìm kiếm hình ảnh cho các sân tennis. Họ sử dụng cái mà họ gọi là "hình dạng mô hình". Hình dạng mô hình về cơ bản là mô tả về đối tượng bạn đang tìm kiếm "ví dụ: 11 dòng cho sân tennis". Tác giả tìm thấy tất cả các phân đoạn dòng song song và so sánh các phân đoạn dòng song song với hình dạng mô hình. Nếu có một trận đấu đủ cao giữa các phân đoạn dòng và hình dạng mô hình thì bạn đã tìm thấy một sân tennis.