我已经研究了各种方法，并且我认为模板匹配将不起作用，因为它非常慢因为可以有任意的比例和旋转度，而且颜色也可以变化。霍夫变换听起来很有希望，但是一旦我获得了所有线条，我就不确定如何找到以适当比例（大约36x29英尺）构成矩形的线条，或者更好地考虑其他标记线条。 >
出于背景考虑，我的目标是将我县的所有网球场添加到OpenStreetMap。
#1 楼
您可以利用一些非常强烈的颜色和几何提示。我会尝试以下方法：提取绿色通道并在其上应用分水岭类型算法，然后再连接组件。随后为每个组件计算组件统计信息（区域和边界框）。仅保留面积为〜=边界框大小的组件。这仅对矩形对象有效，并且将消除森林/林区等。
隔离白色通道（R = G = B），并对输出应用霍夫变换。这会给你线条。
合并1和2以获得网球场。
#2 楼
首先，我将只考虑绿色通道，或者以更聪明的方式利用网球场特有的颜色属性。要进一步消除异常值，您可以在过程结束时应用霍夫变换。结果！
#3 楼
啊哈，在那里写了一篇有关该主题的博客文章！他们在其中找到每条水平线和垂直线的一阶和二阶导数。利用这些信息，他们可以确定照片中亮线（可能的法庭边界）的位置。从那里，它们将图像缩小为仅亮线的黑白显示。这是他们开始在网球场上搜索图像的时候。他们使用所谓的“模型形状”。模型形状本质上是对您要寻找的对象的描述，例如“网球场的11条线”。作者找到所有平行线段，并将平行线段与模型形状进行比较。如果线段和模型形状之间的匹配度足够高，则说明您已经找到了一个网球场。
评论
$ \ begingroup $
链接不是答案。请总结链接的内容
$ \ endgroup $
– Endolith
2012年9月27日17:45
评论
线条总是相同的图案，对吧？是的，至少对于规制规模的法院来说应该如此，我认为这是最多的。我可能已经绘制了一百张，所以我可以提取图像并进行分析。
您能再发布一些图片吗？
如果可用的话，高光谱或多光谱成像数据确实可以在这里提供帮助。绿色涂料通常吸收近红外光，而绿色植物通常反射相同的光。