基於形狀和大小的分類

Question

如何使用機器學習根據形狀和大小對對象進行分類？ 假設我在圖像中有一個圓圈和一些小的虛線方塊。兩者的區別在於它們的形狀和大小。因此給定一幅圖像，如何區分這些對象並返回結果。 在實際問題中，這些物體是太陽能PV文件夾中的熱點，這些文件夾是其中的缺陷部分。我需要分類them.The I/P圖像作爲：

[這是更少或更多的方型熱點的：]

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

Answer 1

此答案沒有按」噸ellaborate機器學習或任何途徑使用分類器

圓圈可由Hough Circle Transform被檢測來自OpenCV的cv2.HoughCircles()：

Documentation for Hough Circles in OpenCV

注：通過使用半徑，你可以調整你要檢測圓的形狀大小。說實話，我真的沒有得到什麼虛線的方格，也許你可以在你的問題中展示一個模範的圖像。

如果圖像中只有兩種不同類型的對象，可能甚至不需要分類器，因爲這兩個類已經被後續圖像處理（儘管對輸入圖像高度依賴）分隔開來。

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() 

結果的代碼是如下