Suppression non maximale (Outils Image Analyst)

Résumé

Identifie les entités dupliquées de la sortie de l’outil Detect Objects Using Deep Learning (Détecter des objets à l’aide du Deep Learning) pour procéder à un prétraitement et génère une nouvelle sortie sans entités dupliquées. L’outil Detect Objects Using Deep Learning (Détecter des objets à l’aide du Deep Learning) peut renvoyer plusieurs emprises ou polygones pour le même objet ; il s’agit notamment d’une conséquence indirecte d’un tuilage. En cas de superposition de deux entités au-delà d’un ratio maximal donné, l’entité dont la valeur de confiance est la plus faible est supprimée.

Utilisation

Cet outil implémente l’algorithme de suppression non maximale pour supprimer les objets dupliqués créés par l’outil Detect Objects Using Deep Learning (Détecter des objets à l’aide du Deep Learning).
La classe d’entités doit posséder un champ de confiance avec une valeur pour chaque entité.
If the feature class contains more than one object class—Si la classe d’entités comporte plusieurs classes d’objets (arbres, voitures ou bâtiments), elle doit également posséder un champ avec une valeur de classe ou un nom de classe.
Si deux entités superposées ont un ratio de superposition supérieur à la valeur Maximum Overlap Ratio (Ratio de superposition maximale) spécifiée, l’entité dont la confiance est la plus faible est supprimée.
L’outil examine d’abord la classe d’entités de chaque classe d’objets séparément, puis désigne les entités dupliquées dont la confiance est la plus faible à supprimer. Il passe ensuite en revue toutes les entités, en comparant des entités de différentes classes d’objets. La sortie est une nouvelle classe d’entités avec les entités dupliquées détectées supprimées.

Etiqueter	Explication	Type de données
Classe d’entités en entrée	Couche ou classe d’entités en entrée qui contient les entités superposées ou dupliquées.	Feature Class; Feature Layer
Champ de score de confiance	Champ dans la classe d’entités qui contient les scores de confiance utilisés en sortie par la méthode de détection d’objets.	Field
Classe d’entités en sortie	Classe d’entités en sortie avec les entités dupliquées supprimées.	Feature Class
Champ de valeur de classe (Facultatif)	Champ de valeur de classe dans la classe d’entités en entrée. S’il n’est pas spécifié, l’outil utilise les champs de valeur de classe standard `Classvalue` et `Value`. Si ces champs n’existent pas, toutes les entités seront traitées comme la même classe d’objets.	Field
Ratio de superposition maximale (Facultatif)	Ratio de superposition maximale de deux entités superposées. Cela est défini comme le ratio de la zone d’intersection sur la zone d’union. La valeur par défaut est 0.	Double

NonMaximumSuppression(in_featureclass, confidence_score_field, out_featureclass, {class_value_field}, {max_overlap_ratio})

Nom	Explication	Type de données
in_featureclass	Couche ou classe d’entités en entrée qui contient les entités superposées ou dupliquées.	Feature Class; Feature Layer
confidence_score_field	Champ dans la classe d’entités qui contient les scores de confiance utilisés en sortie par la méthode de détection d’objets.	Field
out_featureclass	Classe d’entités en sortie avec les entités dupliquées supprimées.	Feature Class
class_value_field (Facultatif)	Champ de valeur de classe dans la classe d’entités en entrée. S’il n’est pas spécifié, l’outil utilise les champs de valeur de classe standard `Classvalue` et `Value`. Si ces champs n’existent pas, toutes les entités seront traitées comme la même classe d’objets.	Field
max_overlap_ratio (Facultatif)	Ratio de superposition maximale de deux entités superposées. Cela est défini comme le ratio de la zone d’intersection sur la zone d’union. La valeur par défaut est 0.	Double

Exemple de code

Exemple 1 d’utilisation de la fonction NonMaximumSuppression (fenêtre Python)

Les objets dupliqués sont supprimés de la sortie par l’outil NonMaximumSupression.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

NonMaximumSuppression("Detectcars1", "Confidence", r"c:\Classification.gdb\tf_detectobjects_cars_", "Class", 0.3)

Exemple 2 d’utilisation de la fonction NonMaximumSuppression (script autonome)

Les objets dupliqués sont supprimés de la sortie par l’outil NonMaximumSupression.

# 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

# Run
NonMaximumSuppression(in_features,confidence_score_field, out_features,
class_value_field, max_overlap_ratio)

Environnements

Espace de travail courant, Etendue, Transformations géographiques, Système de coordonnées en sortie, Espace de travail temporaire

Informations de licence