eCognitionに代わるフリーウェアですか？[閉まっている]

誰もがeCognitionの優れたフリーウェアの代替手段を知っていますか？

画像のセグメンテーションと分類を行う必要があります。エコノイショントライアルを試してみましたが、本当に良かったです。私はSPRINGで仕事をしていますが、多くの制限があります...

qgisプラグインはありますか？

Orfeo Toolboxをお試しください。

OTBは、医用画像処理ライブラリITKに基づいており、一般的なリモートセンシング画像処理、特に高空間解像度画像に特定の機能を提供します。高解像度の光学画像（SPOT、Quickbird、Worldview、Landsat、Ikonos）、ハイパースペクトルセンサー（Hyperion）またはSAR（TerraSarX、ERS、Palsar）用のターゲットアルゴリズムが利用可能です。

文書化されている機能は次のとおりです。

• ほとんどのリモートセンシング画像形式、メタデータアクセス、視覚化のための最適化された読み取り/書き込みアクセス。
• 標準リモートセンシング前処理：放射補正、オルソ補正。フィルタリング：ぼかし、ノイズ除去、強化。
• 特徴抽出：関心点、線形、線;
• 画像のセグメンテーション：領域成長、分水界、レベルセット
• 分類：K-means、SVM、マルコフランダムフィールド。
• 変更検出;
• GISおよびマッピングシステムに統合するための情報抽出。

私は春を提案するつもりでした。SPRINGは不器用なソフトウェアですが、提案することは非常に得意です。非常に興味深いアルゴリズムがあります。

GRASSがジョブを処理できるかもしれませんが、知る限りでは、GRASSは主にコマンドラインパッケージです。

でGRASS-GISバージョン7.0（FOSSパッケージ-だけでなく、フリーウェア）、まだ開発版、完全に準備ができて生産は、ワークフローのために働くと多かれ少なかれかかわらず、そこにあるi.segmentが。モジュールとその実装の詳細については、GRASS-Wiki専用ページ（スクリーンショットのサンプルとともに）をご覧ください。

現在の状態では、モジュールは（モジュールのマニュアルに従って）次のことを行います。

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.

私があなただったら、セグメンテーションアルゴリズムを備えたOpenCVのGUIを表すものを探しますが、開発者以外がアクセスできるかどうかはわかりません。QGISの分類子（DTClassifierプラグイン）にその関数の一部を使用しました。

SAGA GISは、「単純な地域成長」、「高速な地域成長」、および「分水界セグメンテーション」も提供します。ドキュメントは利用できませんが、私は、数日中に生徒向けのビデオチュートリアルを準備します。準備ができたらここに投稿します。

SAGA GISのダウンロードはこちら：http : //sourceforge.net/projects/saga-gis/files/SAGA%20-%202.0/

2.08は安定した古いバージョンです2.1はまだ少し不安定ですが、より多くの機能があります。

SAGAの「軽い」紹介については、YouTubeビデオをチェックすることをお勧めします