একটি বায়ুযুক্ত ফটোতে জলপথগুলি সনাক্ত করা - প্রান্ত সনাক্তকরণের চিত্রগুলি থেকে বহুভুজ


9

আমি বিমানের ছবিগুলি (গুগল ম্যাপস থেকে বলি) থেকে নৌপথগুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করছি। স্থানীয় সরকারগুলির প্রায়শই জিআইএস ডেটা থাকে যা বলে যে জলপথ (এবং রাস্তাঘাট, বিল্ডিং ইত্যাদি) যেখানে রয়েছে তবে সেগুলির জলের ডেটা প্রায়শই কিছুটা ভুল থাকে না এবং আমরা বায়বীয় চিত্র ব্যবহার করে তাদের উন্নত করতে সক্ষম হতে পারি। সুতরাং আমাদের কাছে ইতিমধ্যে কিছু ডেটা রয়েছে যা সর্বদা বিশ্বাসযোগ্য নয়।

আমি কীভাবে ডেটাতে কিছু বেসিক ইমেজ প্রসেসিং করব জানি (দুর্ভাগ্যক্রমে আমার কাছে নমুনা চিত্রগুলি এখানে দেখানোর জন্য নেই, আমি কীভাবে এটি করতে পারি তা কল্পনা করার চেষ্টা করছি, কোনও কার্যকরী কোড নেই):

  • আমি চিত্রগুলিতে জলপথের বিট ব্যবহার করে রঙের মানগুলির কিছু সেট সংগ্রহ করতে পারি এবং পিক্সেলগুলি এই রঙগুলির নিকটে সবচেয়ে সম্ভবত খুঁজে পাওয়া যায়, সম্ভবত অন্যান্য ধরণের বৈশিষ্ট্যের জন্যও (ঘাস, রাস্তাঘাট, বিল্ডিং ইত্যাদি)। যদি আমি একটি থ্রেশহোল্ড সেট করি যার উপরে পিক্সেলগুলি "যথেষ্ট পরিমাণে" থাকে তবে আমি পিক্সেলের একটি সেট পাই যা সম্ভবত জলপথ (তবে প্রচুর শব্দ হবে)।

  • আমি চিত্রটি গ্রেস্কেলে পরিণত করতে পারি এবং প্রান্তগুলি কোথায় রয়েছে তা নির্ধারণের জন্য একটি প্রমিত প্রান্ত সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে পারি। আবার এটি আমাকে পিক্সেলের মতো সীমানার একটি সেট দেয় তবে শোরগোল হবে এবং প্রান্তগুলি খুব বেশি চিন্তাভাবনা করবে এবং / অথবা ফাঁক থাকবে।

আউটপুট হিসাবে আমি যা চাই তা হ'ল বহুভুজগুলির একটি সেট যা সম্ভাব্য জলপথের রূপরেখা দেয়।

স্বতঃস্ফূর্তভাবে আমি বহুভুজ তৈরির জন্য সনাক্ত করা প্রান্তগুলি ব্যবহার করতে চাই এবং এর মধ্যে কোনটি জল হয় তা নির্ধারণের জন্য রঙিন তথ্য, সম্ভবত আমাদের কাছে ইতিমধ্যে থাকা সরকারী ডেটা ব্যবহার করা সম্ভব।

প্রান্ত সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমের ফলাফল থেকে বন্ধ বহুভুজগুলির একটি দুর্দান্ত সেট পর্যন্ত পাওয়ার কোনও উপায় কি আছে? বা আরও ভাল উপায় যদি এই সমস্যাটি আক্রমণ করতে হয় সে সম্পর্কে অন্য কোনও টিপস?


1
সিডনোট: মনে রাখবেন যে গুগল লাইসেন্স এটি করার অনুমতি দেয় না! ওপেনস্ট্রিটম্যাপের একই সমস্যা । ওএসএমের বিং চিত্রগুলি ব্যবহারের জন্য একটি চুক্তি আছে।
পাইপ নাম্বার

উত্তর:


6

একা রঙের তথ্য দিয়ে এটি করা শক্ত। বায়বীয় এবং উপগ্রহের চিত্রগুলির মধ্যে (বা এর মধ্যেও) রঙের বৈচিত্রগুলি বিশাল হতে পারে। আদর্শভাবে আপনি হাইপারস্পেকট্রাল বা কমপক্ষে ইনফ্রারেড চিত্র চাইবেন ( এই কাগজটি দেখুন )।

আপনার প্রান্ত সনাক্তকরণটি পিক্সেল সীমানায় স্ন্যাপ করতে পারে বলে ধরে নিলে, আপনি প্রতিটি পিক্সেলের সীমানা বন্ধ বহুভুজ হিসাবে গ্রহণ করতে পারেন এবং তাদের একত্রিত করে বহুভুজ তৈরি করতে পারেন (আপনার ইউনিয়ন বাস্তবায়নের উপর নির্ভর করে আপনি অভ্যন্তরের রিং বা গর্তযুক্ত বহুভুজ দিয়ে শেষ করতে পারেন) বা একটি সংগ্রহ বহুভুজ জাভা টোপোলজি সুইট এবং অন্যান্য গণনীয় জ্যামিতি বাস্তবায়নের আপনার জন্য এই অনেক সহজ করে তুলতে পারে। আপনি যদি সাব-পিক্সেল সীমানা ব্যবহার করতে চান তবে আপনাকে খুব সতর্কতা অবলম্বন করা উচিত যে আপনার কাছে একটি ভাল অ্যাপসিলন মান সেট রয়েছে যাতে আপনি খুব কাছাকাছি হলেও ঠিক স্পর্শযোগ্য নয় এমন প্রান্তগুলি স্ন্যাপ করতে পারেন।

আপনি যদি প্রান্তগুলি নিতে চান এবং সেগুলি নিজেই একত্রিত করতে চান তবে আপনি ছেদকারী প্রান্তগুলির একটি গ্রাফ তৈরি করতে এবং কোডটি প্রয়োগ করতে চান যা গ্রাফটিকে (যেমন-পাল্টা-ঘড়ির কাঁটার দিকের দিক দিয়ে) ট্র্যাভার করে এমন একটি কোড প্রয়োগ করতে পারে যেখানে এটি বহুভুজ গঠনের জন্য নিজেই বন্ধ হয়। বহুভুজগুলির ইউনিয়ন বাস্তবায়ন কিছু এইভাবে কাজ করে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.