如何區分 OpenCV 中的樹木和建築物和 Python 中的 NumPy

Question

我正在嘗試對數字高程模型中的建築物和樹木進行分類。

樹通常看起來像這樣：

建築物通常看起來像這樣：

請注意，與建築物相比，樹木的混亂程度有所增加。 我最初嘗試使用 np.var 來區分兩者，但結果不一致。 有沒有其他非機器學習的方法來對這兩者進行分類，最好是基於樹木的無序增加？

Answer 1

免責聲明：我的答案可能是過度擬合和錯誤的，因為它僅基於兩個示例圖像

方法一：

只需根據“正方形”進行分類 -

delta_x = |x_min - x_max|, delta_y = |y_min - y_max|
spread_ratio = delta_y/delta_x
if spread_ratio > thresh:
   classify as tree
else:
  classify as building

方法 2：您的圖像具有非常不同的顏色。 如果這對應於高度，您可以根據樹和建築物的平均高度找到閾值