안녕 하 세요 ? 이번 글 은 Orfeo ToolBox ( OTB ) 에서 객체 지향 분류 ( object oriented classification ) 를 실행 하 는 과정 을 정리 해 보 겠 습니다 . 영상분 할 ( image segmentation ) 에 기초 한 객체 지향 분류 는 드론 정사영 상 과 같이 공간 해상도 가 높 은 영상 의 분석 에 선호 됩니다 . 훈련 데이터 를 생성 하 는 이전 글 은 다음 링크 를 참조 하 시 면 되 겠 습니다 . Orfeo ToolBox ( OTB ) : 훈련 데이터 생성 안녕 하 세요 ? 이번 글 은 Orfeo ToolBox ( OTB ) 에서 훈련 데이터 를 생성 하 는 과정 을 정리 해 보 겠 습니다 . 이전 글 은 다음 링크 를 참조 하 시 면 되 겠 습니다 . Orfeo ToolBox ( OTB ) : 객체 지향 영상분 할 안녕 하 세요 ? 이 blog . daum . net 훈련 데이터 를 기반 으로 분류기 ( Classifier ) 를 직접 다뤄 보 겠 습니다 . ' Learning > TrainVectorClassifier ' 를 실행 합니다 . ' TrainVectorClassifier ' 실행 창 은 아래 와 같 습니다 . ' Input Vector Data ' 는 앞서 제작 한 TRN . shp ( 훈련 용 ) 을 지정 해 줍니다 . ' Field names for training features ' 에 는 TRN . shp 필드 값 중 훈련 에 사용 할 필드 명 을 적 어 주 시 면 됩니다 . ' Validation Vector Data ' 는 VAL . shp ( 검증 용 ) 데이터 를 지정 합니다 . ' Field containing the class integer label for supervision ' 에 는 C _ ID , 즉 분류 ID 가 저장 된 필드 명 을 입력 해 줍니다 . ' Classifier to use the training ' 에서 는 분류기 를 선택 해 주 시 면 되 는데요 , 아래 와 같이 다양 한 분류기 들 이 제공 되 고 있 습니다 . 저 는 ' 랜덤 포레스트 ( random forest : rf ) ' 분류기 를 선택 해 주 겠 습니다 . 선택 된 분류기 에 따라 그 분류기 에 해당 하 는 매개변수 설정 이 안내 됩니다 . rf 에 대한 설정 값 들 은 아래 와 같 습니다 . Output model 은 분류기 에 훈련 데이터 를 통해 학습 시킨 모델 파일 로써 , 확장자 는 txt 를 쓰 시 면 됩니다 . Output confusion matrix ( 오차 행렬 ) or contingency table ( 분할 표 ) 는 검증 데이터 를 통해 확인 한 결과 입니다 . 자 , 이제 모델 을 전체 영상 분할 에 적용 해 볼까요 ? ! ' Learning > VectorClassifier ' 를 실행 합니다 . VectorClassifier 창 은 아래 와 같 습니다 . 일단 ' Name of the Input vector data ' 에 영상분 할 파일 을 지정 하 고 , ' Model file ' 에 앞서 훈련 시킨 모델 파일 을 지정 합니다 . ' Field names to be calculated ' 는 앞서 훈련 단계 와 동일 하 게 필드 값 을 지정 해 주 시 면 됩니다 . Confidence map 은 체크 해 두 시 는 편 이 좋 은데요 , 이 값 의 의미 는 선택 한 분류기 마다 차이 가 있 습니다 . 랜덤 포레스트 ( rf ) 분류기 에서 는 다수 를 점한 클래스 의 투표 비율 을 나타냅니다 . 이제 분류기 결과 를 추출 해 볼까요 ? ! 결과 파일 의 속성 테이블 을 열 어 보 시 면 predicted 와 confidence 필드 값 이 추가 된 것 을 보 실 수 있 습니다 . 레이어 속성 에서 ' 분류 값 사용 ' 을 선택 하 고 각 값 에 범례 를 적용 해 보 겠 습니다 . 결과 는 아래 와 같 습니다 .