ECognition için freeware alternatifleri? [kapalı]

Herkes eCognition için ücretsiz iyi alternatifler biliyor mu?

Görüntü bölümleme ve sınıflandırma yapmam gerekiyor. Tanıma duruşmasını denedim ve gerçekten çok iyiydi. İşi BAHAR ile yapıyorum, ama çok fazla sınırlaması var ...

Herhangi bir qgis eklentisi var mı?

Orfeo Toolbox'ı denemek isteyebilirsiniz .

OTB, tıbbi görüntü işleme kütüphanesi ITK'ya dayanmaktadır ve genel olarak uzaktan algılama görüntü işleme ve özellikle yüksek uzamsal çözünürlüklü görüntüler için özel işlevler sunmaktadır. Yüksek çözünürlüklü optik görüntüler (SPOT, Quickbird, Worldview, Landsat, Ikonos), hiperspektral sensörler (Hyperion) veya SAR (TerraSarX, ERS, Palsar) için hedefli algoritmalar mevcuttur.

Belgelendirilmiş özellikleri arasında:

• uzaktan algılama görüntü formatlarının çoğu, meta veri erişimi, görselleştirme için optimize edilmiş okuma / yazma erişimi;
• standart uzaktan algılama ön işleme: radyometrik düzeltmeler, ortorektifikasyon; filtreleme: bulanıklaştırma, denoising, geliştirme;
• özellik çıkarma: ilgi noktaları, hizalamalar, çizgiler;
• görüntü segmentasyonu: bölge büyümesi, havza, seviye setleri
• sınıflandırma: K-araçları, SVM, Markov rasgele alanları;
• değişiklik tespiti;
• CBS ve haritalama sistemlerine entegrasyon için bilgi çıkarma.

BAHAR önerecektim. SPRING, beceriksiz bir yazılım olmasına rağmen, teklifinde çok iyidir. Çok ilginç algoritmaları var.

Belki GRASS işi yapabilir ancak AFAIK, GRASS çoğunlukla bir komut satırı paketidir.

In ÇİM-CBS sürümü 7.0 (a FOSS paketi - sadece ücretsiz), hala geliştirme sürümü olsa tam ve az ya da çok-üretim iş akışları, hazır olduğu için çalışan i.segment . Modül ve özel bir GRASS-Wiki sayfasında uygulanması hakkında daha fazla bilgi (bazı örnek ekran görüntüleri ile birlikte ).

Mevcut durumunda, modül yapar (modül kılavuzuna göre):

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.

Ben olsaydım, segmentasyon algoritmaları olan OpenCV için bir GUI'yi temsil eden bir şey aramaya çalışırdım, ancak geliştirici olmayanlar için erişilebilir olup olmadıklarından emin değilim. QGIS (DTClassifier eklentisi) sınıflandırıcımız için bazı işlevlerini kullandık.

SAGA GIS ayrıca "basit bölge büyütme", "hızlı bölge büyütme" ve "havza bölütleme" sağlar. Doküman mevcut değil, ancak önümüzdeki günlerde öğrencilerim için bir video eğitimi hazırlayacağım. Hazırsa buraya göndereceğim.

SAGA GIS için indirin: http://sourceforge.net/projects/saga-gis/files/SAGA%20-%202.0/

2.08 kararlı bir eski sürüm 2.1 hala biraz daha istikrarlı henüz daha fazla özellik ile.

SAGA'ya "hafif" tanıtımlar için youtube videolarına göz atmanızı öneririm