欢迎各位来到今天的eCognition实物识别应用小课堂!本次的主打功能是模板匹配,下面让我们一起来看看吧。
模板匹配小锦囊
高质量的模板对于使用模板匹配算法实现最佳结果至关重要,为了便于生成这样的模板,eCognition 提供了一个复杂的模板编辑器。 在这个编辑器中,用户可以方便地选择和调整图像中模板的样本表示。 然后应用全自动算法来提取捕获样本共同点的通用模板。还可以在一个子区域上测试生成的模板,让用户快速了解检测到的目标的数量和质量。用户标识为正确的目标将自动添加为样本,从而增加样本数量并允许模板质量的迭代改进。
关于实际应用方面
一、制作模板
1创建工程
2在上方菜单空白处右击/打开模板编辑器,进行飞机模板的创建
根据实际情况,创建飞机模板,规格如下,然后进行样本方向的调整;
3生成飞机模板,并记录各个波段的样本匹配精度,选择最高的匹配精度进行测试应用(Test template);
4进行样本的测试与应用(Test template),将正确的飞机样本归为Correct、将错误的飞机样本归为False;
接着点击Generate
Templates,再次生成样本。
5经过反复的样本测试,最终形成的有效飞机样本如下(如果此时飞机样本还是不全面,可以继续点击Select Samples &Adjust Samples,在影像中新建样本);
6点击Negative Templates,创建非目标样本;
二、进行模板匹配应用
1右击新建规则集(Template matching),最终结果如下所示;
2将已识别的飞机样本进行存档:右击新建规则集(Template Genera)
,设置样本输出文件夹名称/样本图层/波段/规格/输出路径,结果如下;
正值炎热的夏季,是万物生长的时节。所以我们的技术人员除了对实物飞机进行了识别,同时也提取了油棕树、港湾停靠的船舶等等;
油棕树 船舶
今日分享就到这里啦不知道屏幕前的你对提取哪些地物感兴趣呢?
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