Image processing “检测”；“城市”；背景对比；沙漠“；使用图像处理/计算机视觉的图像背景

我正在搜索用于对两个室外环境进行分类或区分的算法/方法。给定一张有车辆的图像，我需要能够检测车辆是在自然沙漠景观中，还是在城市中

我已经搜索过了，但似乎找不到这方面的相关工作。也许是因为我是计算机视觉新手，我用错了搜索词

有什么想法吗？这方面有什么工作（或相关工作）可以做吗？

我建议阅读（免费PDF）。它涵盖了图像分类以及CV的许多其他领域。我很幸运地参加了UCL的机器视觉课程，这本书就是为它而设计的，它是一个很好的参考

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针对您的具体问题，像素颜色的简单地图或MLE模型可能会提供一个合理的基准。从那里你可以看到更复杂的模型和特征工程。

颜色成分、纹理和平滑度（图像的变化或渐变）可以区分沙漠和城市背景。您也可以尝试Hough变换，它用于可以作为城市特征（建筑物、道路、桥梁、汽车等）查看的线检测

我会推荐你和你的项目非常相似。本文比较了不同的分类技术，以获得基于图像的场景分类器（城市、公路和农村）

请参见我的答案：

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您可以使用相同的方法。我已经解决了过去的问题，比如您使用此方法描述的问题。

您描述的问题是场景分类问题。搜索使用SUN数据库的作品

但是，您只处理两个相对不同的类别，因此我认为您不需要在实现最先进的算法时自杀。我认为使用GIST特征+颜色特征并训练非线性支持向量机就可以了

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城市环境通常具有许多水平线和垂直线，GIST捕捉到了这些信息。

看似复杂的分类，类似于“文明”与“自然”的分类，可能只需借助某些启发式方法以及基于颜色的分类就可以解决。正如Gilevi所说，城市场景肯定包含许多平面线和直角，而沙漠场景主要是起伏的沙丘等

为了直接解决这个问题，您可以在图像上使用OpenCV的hough-lines算法（当然是针对这个问题调整的），并查看：

a） 在给定阈值下，图像适合多少行 b） 两条线之间的预期角度是多少；如果角度是均匀分布的，那么机会就是它的本质，但是如果角度聚集在pi/2的倍数（更多的直角和直线）周围，那么它更有可能是城市景观。

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