Доступно с лицензией Image Analyst.
Сводка
Выявляет дубликаты объектов в выходных данных инструмента Выявить объекты при помощи глубокого обучения, в качестве шага постобработки, и создает новые выходные данные без дублей. Инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения может возвращать более одной ограничивающей рамки или полигона для одного и того же объекта, особенно при побочном влиянии от листов. Если два объекта перекрываются более чем на заданный максимальный диапазон, объект с меньшим значением достоверности удаляется.
Использование
Инструмент использует алгоритм не максимального подавления для удаления дублирующихся объектов, созданных инструментом Выявить объекты при помощи глубокого обучения.
Класс объектов должен иметь поле достоверности со значением для каждого объекта.
Если класс объектов содержит более одного класса объектов - такие как деревья, машины или здания - он также должен иметь поле со значением или именем класса.
Если у двух перекрывающихся объектов коэффициент перекрытия больше, указанного Максимального коэффициента перекрытия, объект с меньшей достоверностью будет удален.
Инструмент сначала изучает класс объектов, обрабатывая каждый объект класса отдельно, и помечает дублирующиеся объекты с меньшей достоверностью для удаления. Затем он просматривает все объекты, сравнивая объекты из разных классов. В результате получается новый класс объектов с удаленными дублирующимися объектами.
Синтаксис
NonMaximumSuppression(in_featureclass, confidence_score_field, out_featureclass, {class_value_field}, {max_overlap_ratio})| Parameter | Объяснение | Тип данных |
in_featureclass | Входной класс пространственных объектов или векторный слой, содержащий перекрывающиеся или дублирующиеся объекты. | Feature Class; Feature Layer |
confidence_score_field | Поле в классе объектов, содержащее баллы достоверности в качестве выходных данных при выявлении объектов. | Field |
out_featureclass | Выходной класс объектов с удаленными дублирующимися объектами. | Feature Class |
class_value_field (Дополнительный) | Поле значений класса во входном классе пространственных объектов. Если не указано, инструмент будет использовать стандартные поля значений класса Classvalue и Value. Если поля не существуют, все объекты будут рассматриваться как один класс объектов. | Field |
max_overlap_ratio (Дополнительный) | Коэффициент максимального перекрытия двух перекрывающихся объектов. Задается как коэффициент отношение площади пересечения к площади объединения. Значение по умолчанию равно 0. | Double |
Пример кода
Дублирующиеся объекты в выходных данных инструмента NonMaximumSupression удаляются.
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
NonMaximumSuppression("Detectcars1", "Confidence", r"c:\Classification.gdb\tf_detectobjects_cars_", "Class", 0.3)Дублирующиеся объекты в выходных данных инструмента NonMaximumSupression удаляются.
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
"""
Usage: NonMaximumSuppression(in_features,confidence_score_field,
out_features, {class_value_field}, {max_overlap_ratio})
"""
# Set local variables
in_features = "c:/classifydata/Trees.tif"
confidence_score_field = "Confidence"
out_features = "c:/detectobjects/trees.shp"
class_value_field = "Classvalue"
max_overlap_ratio = 0.2
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Execute
NonMaximumSuppression(in_features,confidence_score_field, out_features,
class_value_field, max_overlap_ratio)Environments
Информация о лицензиях
- Basic: Требуется Image Analyst
- Standard: Требуется Image Analyst
- Advanced: Требуется Image Analyst