¿Alguien sabe de alguna buena freeware alternativas para el reconocimiento? Necesito hacer la segmentación de la imagen y la clasificación. Yo probé el reconocimiento de prueba y fue realmente bueno. Estoy haciendo el trabajo con la PRIMAVERA, pero tiene un montón de limitaciones... ¿Hay algún plugin de qgis? Saludos
Respuestas
¿Demasiados anuncios?Es posible que desee probar Orfeo caja de herramientas.
OTB se basa en el proceso de tratamiento de imágenes de la biblioteca de ITK y ofrece en particular funcionalidades para la detección a distancia de procesamiento de imágenes en general y de la alta resolución espacial de las imágenes en particular. Dirigido algoritmos para la alta resolución de las imágenes ópticas (SPOT, Quickbird, Cosmovisión, Landsat, Ikonos), sensores hiperespectrales (Hyperion), o SAR (TerraSarX, ERS, Palsar) están disponibles.
Entre sus documentado capacidades son:
- optimizado acceso de lectura/escritura para la mayoría de la teledetección y de los formatos de imagen, meta-datos de acceso, visualización;
- control remoto estándar de detección de preprocesamiento: correcciones radiométricas, orthorectification; filtrado: el desenfoque, eliminación de ruido, mejora;
- extracción de características: puntos de interés, las alineaciones, las líneas;
- la segmentación de la imagen: región de cultivo, cuenca, conjuntos de nivel
- clasificación: K-means, SVM, campos aleatorios de Markov;
- detección de cambio;
- la extracción de información para la integración en SIG y cartografía y sistemas.
En la HIERBA-SIG versión 7.0 (un paquete de software libre, no sólo de freeware), siendo la versión de desarrollo, aunque totalmente funcional y más o menos para la producción de flujos de listo, no hay yo.segmento. Más sobre el módulo y su implementación en un dedicado , la HIERBA de la página de la Wiki (junto con algunas capturas de pantalla de ejemplo).
En su estado actual, el módulo hace (según el módulo del manual):
This segmentation algorithm sequentially examines all current segments in the raster map. The similarity between the current segment and each of its neighbors is calculated according to the given distance formula. Segments will be merged if they meet a number of criteria, including:
1. The pair is mutually most similar to each other (the similarity distance will be smaller than to any other neighbor),
2. The similarity must be lower than the input threshold. The process is repeated until no merges are made during a complete pass.
Si yo fuera usted, me gustaría probar a buscar algo que representa una interfaz gráfica de usuario para OpenCV, que tiene los algoritmos de segmentación, pero no estoy seguro de si son accesibles para los no desarrolladores. Hemos utilizado algunas de sus funciones para nuestro clasificador para QGIS (DTClassifier plugin).