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基于检测框的遥感场景识别教程

年夜雪 2022-06-28 阅读 54
数据iosideOpenStack云计算

应用背景介绍

由于高分遥感影像，同物异谱和同谱异物现象较为严重，尤其针对那种没有固定的几何形态、只有纹理特征的地类进行建模时，其提取结果较差，误提率较高。从人的视角来看，易混淆的地类之间其纹理相似，某些情况下，我们也需要结合周边的场景信息才能准确判断出该地类的类别，这对于人工智障来说这是个极大的挑战，因此，引入场景识别模型进行检测框的过滤是个不错的选择。

方法

基于检测框的遥感场景识别教程_ide

样本准备

负样本准备
根据目标识别结果，挑选出误识别的区域。
正样本准备
利用目标识别样本，以所绘制检测框的中心向外延伸N个长度，自动进行裁剪。

下面的代码是以shapefile格式的标签来开展的

gen_pos.py

import os
import cv2
import numpy as np
import sys
sys.path.append('data')
from shp2imagexy import *
import glob
import matplotlib.pyplot as plt


def bbox_to_rect(bbox, color):  # 本函数已保存在d2lzh包中方便以后使用
    # 将边界框(左上x, 左上y, 右下x, 右下y)格式转换成matplotlib格式：
    # ((左上x, 左上y), 宽, 高)
    return plt.Rectangle(
        xy=(bbox[0], bbox[1]), width=bbox[2]-bbox[0], height=bbox[3]-bbox[1],
        fill=False, edgecolor=color, linewidth=2)


def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=False, scaleFill=True, scaleup=True):
    # Resize image to a 32-pixel-multiple rectangle https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/232
    shape = img.shape[:2]  # current shape [height, width]
    if isinstance(new_shape, int):
        new_shape = (new_shape, new_shape)

    # Scale ratio (new / old)
    r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])
    if not scaleup:  # only scale down, do not scale up (for better test mAP)
        r = min(r, 1.0)

    # Compute padding
    ratio = r, r  # width, height ratios
    new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r))
    dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1]  # wh padding
    if auto:  # minimum rectangle
        dw, dh = np.mod(dw, 128), np.mod(dh, 128)  # wh padding
    elif scaleFill:  # stretch
        dw, dh = 0.0, 0.0
        new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0])
        ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0]  # width, height ratios

    dw /= 2  # divide padding into 2 sides
    dh /= 2

    if shape[::-1] != new_unpad:  # resize
        img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))
    left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))
    img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color)  # add border
    return img, ratio, (dw, dh)


if __name__ == '__main__':
    imglist = glob.glob('D:/2021/7/em20210628/sheepfold2/*/*.tif')
    for imgPath in imglist:
        print(imgPath)
        try:
            imgName = os.path.split(imgPath)[-1].split('.')[0]
            shpPath = imgPath.replace('tif', 'shp')
            anns = shp2imagexy(imgPath, shpPath)
            anns = [ann[:-1] for ann in anns]
            boxes = np.array(anns, dtype=np.uint16)
            img = cv2.imread(imgPath, cv2.IMREAD_LOAD_GDAL)

            # show results
            # fig = plt.imshow(img)
            # for i, box in enumerate(boxes):
                # rect = bbox_to_rect(box, 'red')
                # fig.axes.add_patch(rect)
                # fig.axes.text(rect.xy[0] + 24, rect.xy[1] + 10, "sheepfold",
                #               va='center', ha='center', fontsize=6, color='blue',
                #               bbox=dict(facecolor='m', lw=0))

            # plt.show()
            w, h = img.shape[:2]
            for i, box in enumerate(boxes):
                w0, h0 = (128 - (box[3] - box[1])) // 2, (128 - (box[2] - box[0])) // 2
                crop = img[np.clip(box[1]-w0, 0, w):np.clip(box[3]+w0, 0, w),
                            np.clip(box[0]-h0, 0, w):np.clip(box[2]+h0, 0, w)]
                crop, ratio, (dw, dh) = letterbox(crop, new_shape=(128, 128))
                # crop = img[box[1]:box[3], box[0]:box[2]]
                # plt.subplot(121)
                # plt.imshow(crop)
                # plt.subplot(122)
                # plt.imshow(img)
                # plt.show()
                savePath = os.path.join('pos', f'{imgName}_{i}.tif')
                cv2.imwrite(savePath, crop)
        except:
            continue

shp2imagexy.py

# -*- coding: utf-8 -*-
from osgeo import ogr
from osgeo import gdal
from osgeo import osr
import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import math


def getSRSPair(dataset):
    '''
    获得给定数据的投影参考系和地理参考系
    :param dataset: GDAL地理数据
    :return: 投影参考系和地理参考系
    '''
    prosrs = osr.SpatialReference()
    prosrs.ImportFromWkt(dataset.GetProjection())
    geosrs = prosrs.CloneGeogCS()
    return prosrs, geosrs

def xy_to_coor(x, y):
    lonlat_coordinate = []
    L = 6381372 * math.pi*2
    W = L
    H = L/2
    mill = 2.3
    lat = ((H/2-y)*2*mill)/(1.25*H)
    lat = ((math.atan(math.exp(lat))-0.25*math.pi)*180)/(0.4*math.pi)
    lon = (x-W/2)*360/W
    # TODO 最终需要确认经纬度保留小数点后几位
    lonlat_coordinate.append((round(lon,7),round(lat,7)))
    return round(lon,7), round(lat,7)


def geo2lonlat(dataset, x, y):
    '''
    将投影坐标转为经纬度坐标（具体的投影坐标系由给定数据确定）
    :param dataset: GDAL地理数据
    :param x: 投影坐标x
    :param y: 投影坐标y
    :return: 投影坐标(x, y)对应的经纬度坐标(lon, lat)
    '''
    prosrs, geosrs = getSRSPair(dataset)
    ct = osr.CoordinateTransformation(prosrs, geosrs)
    coords = ct.TransformPoint(x, y)
    return coords[:2]


def lonlat2geo(dataset, lon, lat):
    '''
    将经纬度坐标转为投影坐标（具体的投影坐标系由给定数据确定）
    :param dataset: GDAL地理数据
    :param lon: 地理坐标lon经度
    :param lat: 地理坐标lat纬度
    :return: 经纬度坐标(lon, lat)对应的投影坐标
    '''
    prosrs, geosrs = getSRSPair(dataset)
    ct = osr.CoordinateTransformation(geosrs, prosrs)
    coords = ct.TransformPoint(lon, lat)
    return coords[:2]


def imagexy2geo(dataset, col, row):
    '''
    根据GDAL的六参数模型将影像图上坐标（行列号）转为投影坐标或地理坐标（根据具体数据的坐标系统转换）
    :param dataset: GDAL地理数据
    :param row: 像素的行号
    :param col: 像素的列号
    :return: 行列号(row, col)对应的投影坐标或地理坐标(x, y)
    '''
    trans = dataset.GetGeoTransform()
    print(trans)
    print(row,col)
    px = trans[0] + col * trans[1] + row * trans[2]
    py = trans[3] + col * trans[4] + row * trans[5]
    return px, py


def geo2imagexy01(dataset, x, y):
    '''
    根据GDAL的六 参数模型将给定的投影或地理坐标转为影像图上坐标（行列号）
    :param dataset: GDAL地理数据
    :param x: 投影或地理坐标x
    :param y: 投影或地理坐标y
    :return: 影坐标或地理坐标(x, y)对应的影像图上行列号(row, col)
    '''
    trans = dataset.GetGeoTransform()
    # trans = dataset
    a = np.array([[trans[1], trans[2]], [trans[4], trans[5]]])
    b = np.array([x - trans[0], y - trans[3]])
    return np.linalg.solve(a, b)

def geo2imagexy(dataset, x, y):
    '''
    根据GDAL的六 参数模型将给定的投影或地理坐标转为影像图上坐标（行列号）
    :param dataset: GDAL地理数据
    :param x: 投影或地理坐标x
    :param y: 投影或地理坐标y
    :return: 影坐标或地理坐标(x, y)对应的影像图上行列号(row, col)
    '''
    trans = dataset.GetGeoTransform()
    #a = np.array([[trans[1], trans[2]], [trans[4], trans[5]]])
    #b = np.array([x - trans[0], y - trans[3]])
    #return np.linalg.solve(a, b)  # 使用numpy的linalg.solve进行二元一次方程的求解

    dTemp = trans[1] * trans[5] - trans[2] * trans[4]
    Xpixel = (trans[5] * (x - trans[0]) - trans[2] * (y - trans[3])) / dTemp
    Yline = (trans[1] * (y - trans[3]) - trans[4] * (x - trans[0])) / dTemp
    return [Xpixel, Yline]


def shp2imagexy(imgPath, shpPath):
    dataset = gdal.Open(imgPath)
    ds = ogr.Open(shpPath, 1)
    if ds is None:
        print('Could not open folder')
    in_lyr = ds.GetLayer()

    lyr_dn = in_lyr.GetLayerDefn()
    feature = in_lyr.GetNextFeature()

    finalResult = []
    while feature is not None:

        geom = feature.geometry()
        id = feature.GetField('cls')
        arr = np.array(feature.GetGeometryRef().GetEnvelope())
        # print('before', arr)
        # coordsMin = lonlat2geo(dataset, arr[0], arr[3])
        coordsMin = geo2imagexy(dataset, arr[0], arr[3])
        # coordsMax = lonlat2geo(dataset, arr[1], arr[2])
        coordsMax = geo2imagexy(dataset, arr[1], arr[2])
        finalResult.append([coordsMin[0], coordsMin[1], coordsMax[0], coordsMax[1], id])
        feature = in_lyr.GetNextFeature()

    return finalResult


if __name__ == '__main__':
    img_filename = 'E:/2_1/tc/0000000001_V1/0000000001.tif'
    dst_filename = 'E:/2_1/tc/0000000001_V1/0000000001_V1_POLY.shp'
    finalResult = shp2imagexy(img_filename, dst_filename)
    img = cv.imread(img_filename, cv.IMREAD_LOAD_GDAL)
    # finalResult = np.array(finalResult)
    for bbox in finalResult:
        # xmin = min(bbox[0][0], bbox[1][0], bbox[2][0], bbox[3][0])
        # ymin = min(bbox[0][1], bbox[1][1], bbox[2][1], bbox[3][1])
        # xmax = max(bbox[0][0], bbox[1][0], bbox[2][0], bbox[3][0])
        # ymax = max(bbox[0][1], bbox[1][1], bbox[2][1], bbox[3][1])
        # cv.rectangle(img, (int(xmin), int(ymin)), (int(xmax), int(ymax)), (0, 100, 255), 5)
        print(bbox)
        cv.rectangle(img, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), (0, 100, 255), 5)

    plt.imshow(img)
    plt.show()

生成的图片
基于检测框的遥感场景识别教程_ios_02

模型训练

模型选用图像分类模型，例如vgg、resnet等，加载预训练模型参数后，对全连接层进行修改，输出通道数改为类别数。

模型预测

见源码

源码地址

​​https://github.com/SonwYang/RemoteSensingSceneRecognition​​


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