水（池、水坑）分割算法答案

【问题标题】：Water (pool, puddle) segmentation algorithm水（池、水坑）分割算法
【发布时间】：2016-04-01 23:13:50
【问题描述】：

是否存在可用于检测视频中的水（水坑、水池...）的通用计算机视觉技术？视频应从连接到无人机的摄像头获取，并且该无人机不应离水面太远（10 到 30 米以上）。

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。

【问题讨论】：

听起来像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像素（例如使用 SLIC、SEEDS 或类似的东西），然后对超像素进行分层聚类/分割。
@DavidStutz 谢谢。我会尝试一些东西。我还发现了一篇我正在尝试复制的论文，看起来很有希望。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。

【解决方案1】：

嗯，验证多色分割可以处理池是一项非常有趣的任务。长话短说，它绝对可以，但无论如何游泳池都相当棘手。

首先，只有“水检测和颜色变化”纸是不够的。您还需要“水池设计和颜色变化”手册。

此外，特定的景观、建筑、视角等提供了更多的颜色可供使用。
训练神经网络以识别某些特定模式可能更容易，但作为穷人解决方案的蓝色变化也可能起到作用。

【讨论】：

有趣。感谢分享。我最初的任务现在早已不复存在。那时我们还没有找到一种可靠的方法来检测水。但是，现在如果我不得不再试一次，我会按照你的建议使用一些神经网络。很容易获得样本，之后我对 CNN 有了一些经验。
很难回答这么有趣的问题 :) 谢谢。