关于简单目标识别与意图分析的机器学习实战研究(第十节 项目回顾与整体修饰)

        我们刚刚完成了从简单目标识别到意图分析的整个流程,过程中我们尝试了很多方法,有一些达到了我们预期的结果,也有一些失败了。现在我们从头梳理一遍,我们对于给定的一张(组)图片,怎样从中分析出坦克的作战意图呢?

        首先我们将这张图片进行降噪处理,包括二值化、黑白图、以及颜色分割,而后进行初次模板匹配,找到目标的大概位置坐标,之后进行透视变换,将目标拉伸到一般视角,最后再次进行模板匹配,并根据我们之前研究过的连线算法,得到连线简图。

在颜色分割下得到的连线简图 

        将连线简图带到已经训练好的分类器中进行分类,识别出敌方坦克的作战意图。

由分类器得到敌方作战意图的可能性(combat) 

        好的,我们刚刚又重新走了一遍流程,现在我们将它们模块化,把各个步骤结合在一起,做到以下几点:

1.可自己选择要识别的坦克数量;

2.命令行输出颜色高亮显示;

3.在确定目标后直接进行连线,制作简图。

匹配模板 
目标图片
界面效果 
模板的灰度、二值化处理 
初次模板匹配(前进方向为45度)
经过透视变换后的二次匹配
最终匹配效果
获得连线简图

        关于带到分类器进行分类,上一节已经具体演示过了,这里就不再赘述。以上便是整个项目的第一版,我的微信是wwy18795980897,欢迎大家对项目进行维护或者提出改进思路,我会广泛的听取大家的意见,也期待着大家的建议。

代码已上传至GitHub及Gitee,欢迎star,欢迎讨论:

GitHub:https://github.com/wangwei39120157028/Machine_Learning_research_on_simple_target_recognition_and_intention_analysis

Gitee:https://gitee.com/wwy2018/Machine_Learning_research_on_simple_target_recognition_and_intention_analysis/settings

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