【发布时间】：2018-05-15 13:26:34
【问题描述】：
我想从卫星图像中检测作物区域。
如果我们复制任何包含农田的谷歌地图图像，您可以轻松看到分区，但使用 OpenCV 对我来说并不容易。
首先，我将图像从 RGB 转换为灰色并应用高斯滤镜。
当我对图像应用阈值时，会出现许多不规则性，难以区分不同区域。
我曾想过点击某个地方并使用一些泛洪算法来检测至少点击地形的边缘。另一个（更高级的）选择是使用 CNN，但我在这方面仍然没有太多经验，我想从基础开始。
有什么建议吗？
【问题讨论】：
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我还将包括一个利用输入颜色的过程，这将有助于识别作物区域......特别是作物场将趋于统一，而不是在非作物上变化
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这是个好主意！我刚开始使用 OpenCV，我看到的几乎所有示例都是黑白的，所以我没有考虑到 RGB 信息的使用。我将寻找一些适用于 3 个通道和点的空间位置的聚类算法
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google mask r-cnn 卫星。有一篇关于房屋分割训练的论文，但可能也适用于农作物分割
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你有任何带注释的数据可以训练吗？以某种方式获取这些数据是否可行？
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你解决了吗？如果是，请告诉我怎么做？
标签： python opencv convolutional-neural-network