基于形状和大小的分类

Question

如何使用机器学习根据形状和大小对对象进行分类？ 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。因此给定一幅图像，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PV文件夹中的热点，这些文件夹是其中的缺陷部分。我需要分类them.The I/P图像作为：

[这是更少或更多的方型热点的：]

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

Answer 1

此答案没有按”吨ellaborate机器学习或任何途径使用分类器

圆圈可由Hough Circle Transform被检测来自OpenCV的cv2.HoughCircles()：

Documentation for Hough Circles in OpenCV

注：通过使用半径，你可以调整你要检测圆的形状大小。说实话，我真的没有得到什么虚线的方格，也许你可以在你的问题中展示一个模范的图像。

如果图像中只有两种不同类型的对象，可能甚至不需要分类器，因为这两个类已经被后续图像处理（尽管对输入图像高度依赖）分隔开来。

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() 

结果的代码是如下