Просмотр исходного текста страницы Распознавание сгоревших территорий с помощью деревьев решений и OpenCV

=== Пост-обработка ===

Деревья решений классифицируют каждый пиксель независимо друг от друга. Это приводит к тому, что хотя все соседи пикселя классифицированы как сгоревшие, он сам может может быть классифицирован как несгоревший — для реального распространения пожара это маловероятно. Для учёта результатов классификации соседних пикселей можно использовать операции [http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D1%80%D1%84%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F математической морфологии]:

<syntaxhighlight lang="cpp">
dilate(predictedBurnedArea, predictedBurnedArea, Mat(), Point(-1, -1), 5); //применяем наращивание 5 раз. Используется структурирующий элемент по умолчанию - квадратный элемент 3x3 erode(predictedBurnedArea, predictedBurnedArea, Mat(), Point(-1, -1), 7); //применяем эрозию 7 раз dilate(predictedBurnedArea, predictedBurnedArea, Mat(), Point(-1, -1), 3); //применяем наращивание 3 раза
</syntaxhighlight>

Результаты обработки (белым цветом показаны сгоревшие территории):

{|
|[[Файл:burnedarea-opencv-02.png|center]]
|[[Файл:burnedarea-opencv-03.png|center]]
|-
| до морфологии
| после морфологии
|}