Computer vision 水（池、水坑）分割算法

是否有一种通用的计算机视觉技术可用于检测视频中的水（水坑、水池…）？视频应该从附在无人机上的摄像机上获取，无人机不应该离水面太远（10到30米）

---

我指定水应该在水池或水坑中，因为水应该是静止的，而不是相对于周围环境移动的。

嗯，验证多色分割可以处理水池是一项非常有趣的任务。长话短说，这绝对可以，但不管怎样，游泳池是相当棘手的

首先，光有“水检测和颜色变化”的纸张是不够的。您还需要“泳池设计和颜色变化”手册

此外，特定的景观、建筑、视角等提供了更多可供使用的颜色。
训练神经网络识别某些特定模式可能更容易，但蓝色变化作为穷人的解决方案也可能起作用

---

这里有一个

听起来像是一个简单的基于颜色的方法可能值得一看，我建议尝试k-means聚类或Felzenswalb和Huttenlochers基于图形的图像分割方法。为了避免池中的单个像素由于反射而被错误标记，您可能需要首先计算超级像素（例如，使用SLIC、种子或类似的方法），然后分层聚类/分割超级像素。@DavidStutz谢谢。我要试试看。我还发现了一篇我试图复制的论文，似乎很有希望。你可能想检查一下。它被命名为“基于颜色变化的日间水检测”，来自Arturo Rankin和Larry Matthies。有趣。谢谢分享。我最初的任务现在早已过去了。当时我们没有找到一种可靠的方法来探测水。然而，现在如果我必须再试一次，我会按照你的建议使用一些神经网络。很容易得到样品，而且之后我有一些CNN的经验。很难在没有答案的情况下留下这样一个有趣的问题：）谢谢。