航空写真でテニスコートを見つける方法

私は郡内のすべてのテニスコート（およびバスケットボールコートのような他の同様に明確に定義された機能）を見つけることに興味があり、良い（しかしさまざまな）解像度の航空写真を持っていますが、それらを見つける最良の方法はわかりません。画像の2つの例を次に示します。

さまざまな方法を見てきましたが、テンプレートマッチングは機能しないと思います。これは、任意のスケールと回転があり、色も異なるため、非常に遅いためです。ハフ変換有望な音を、私は、私は他のマークされた行を考慮するために、より良いまだ（36x29フィート程度）適切な比率で四角形を構成する行を検索するかわからない、またはすべての行を得れば。

背景として、郡内のすべてのテニスコートをOpenStreetMapに追加することを目指しています。

活用できる非常に強力な色とジオメトリのキューがあります。私は次のことを試します：

1. グリーンチャネルを抽出し、それに流域型アルゴリズムを適用し、続いて接続コンポーネントを適用します。その後、各コンポーネントのコンポーネント統計（面積と境界ボックス）を計算します。面積〜=バウンディングボックスサイズのコンポーネントのみを保持します。これは長方形のオブジェクトにのみ当てはまり、森林/樹木が茂ったエリアなどを排除します。
2. 白いチャネルを分離し（R = G = B）、出力にハフ変換を適用します。これにより、線が表示されます。1と2を組み合わせてテニスコートを取得します。

私は最初に緑のチャネルのみを検討するか、テニスコートの独特な色の特性をよりスマートに活用します。

ラインとコートのコントラストが非常に高いため、高いしきい値を使用してエッジ検出器を適用できます。

さらに外れ値を削除するには、プロセスの最後にハフ変換を適用します。

良い結果が得られたらお知らせください！

ああ、それはまさにこのトピックに関するブログ投稿を書いています！

彼らの投稿では、テニスコートの画像をグレースケールに変換しています。各水平線と垂直線の1次および2次導関数を見つける場所。この情報を使用して、写真の明るい線（裁判所の境界線の可能性）がどこにあるかを判断できます。そこから、画像を明るい線のみの白黒表示に縮小します。

これは、彼らがテニスコートの画像を検索し始めるときです。彼らは「モデル形状」と呼ぶものを使用します。モデル形状は、本質的には、探しているオブジェクトの説明です（例：テニスコートの11行）。著者は、すべての平行線分を見つけ、平行線分をモデル形状と比較します。線分とモデル形状が十分に一致している場合は、テニスコートが見つかりました。