基于形状和尺寸的分类

Question

如何利用机器学习，根据形状和大小对物体进行分类？假设我在图像中有一个圆圈和一些小的虚线方块。两者的区别在于它们的形状和大小。因此，给定一个图像，如何区分这些对象并返回结果。在实际问题中，这些物体是太阳能光伏文件夹中的热点，它们是太阳能光伏文件夹中有缺陷的部分。我需要将them.The I/P图像分类如下：

这是一个较小或更多的方形热点：

1. https://i.stack.imgur.com/4JL7E.png

Answer 1

这个答案不会让机器学习或使用分类器的任何方法出错。

Hough圆变换可以从OpenCV cv2.HoughCircles()中检测到圆圈：

OpenCV中霍夫圆圈的文档

注意:通过使用半径，您可以调整要检测的圆圈的形状大小。老实说，我并没有真正理解虚线方块是什么，也许你可以在你的问题中展示一个典型的形象。

如果图像中只有两种不同的对象，那么您甚至可能不需要分类器，因为这两个类已经被后续的图像处理所分隔(尽管这在很大程度上取决于输入的图像)。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('opencv_logo.png',0)
img = cv2.medianBlur(img,5)
cimg = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR)

circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20,
                            param1=50,param2=30,minRadius=0,maxRadius=0)

circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # draw the center of the circle
    cv2.circle(cimg,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)

cv2.imshow('detected circles',cimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码的结果如下

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