Skip to content

Deprem yardım projesinin bir parçası olarak uydu görüntülerini TIFF formatı üzerinden belirlenen genişlik ve yükseklikte parçalara ayırma ile ilgili çalışmadır. Parçalara ayrılan görüntüler de etiketleme ve model eğitimi için kullanılacaktır.

License

resulemreaygan/deprem-yardim-uydu-hasar-tespiti

Repository files navigation

deprem-yardim-uydu-hasar-tespiti

Deprem yardım projesinin bir parçası olarak uydu görüntülerini TIFF formatı üzerinden belirlenen genişlik ve yükseklikte parçalara ayırma ile ilgili çalışmadır.

Parçalara ayrılan görüntüler de etiketleme ve model eğitimi için kullanılacaktır.

Aynı zamanda uydu görüntüsü yanında shapefile formatında vektör veri kullanılırsa, uydu görüntüsü boyutlarında parçalara ayrılabilecektir. Etiketleme aşamasına destek sağlamak için segmentation mask ve coco formatında ön etiket oluşturulabilecektir.

Installation

pip veya conda paket yöneticisini kullanarak gerekli paketleri yükleyebilirsiniz.

pip install numpy~=1.20.3
pip install matplotlib~=3.1.2
pip install shapely~=2.0.1
pip install GDAL~=3.2
pip install Pillow~=8.3.2
pip install scikit-image~=0.16.2
pip install geopandas~=0.12.2

veya komutu direkt çalıştırarak kurulum yapabilirsiniz. pip install -r requirements.txt

GDAL kurulumunda sorun yaşarsanız iletişime geçebilirsiniz.

Veriseti

Örnek veriseti paylaşılacaktır.

Kullanım

Colab:

Open In Colab

Local:

config.json dosyasındaki parametreleri belirledikten sonra aşağodaki komutu çalıştırabilirsiniz.

python main.py

Konfig Açıklaması

  • crop_size_x = Çıktı raster'ın genişliğini temsil eder.
  • crop_size_y = Çıktı raster'ın yüksekliğini temsil eder.
  • raster_path = Kesilecek raster'ın dosya yolunu temsil eder.
  • output_dir = Çıktı dosya yolunu temsil eder.
  • raster_format = Çıktı raster'ın formatını temsil eder.
  • save_as_png = Çıktı raster'ın yanına png formatında kopyasının üretilmesini temsil eder.
  • crop_shape = Verilen shapefile'ı çıktı raster'ın koordinatlarında keser.
  • shape_path = crop_shape parametresi true iken kesilecek shapefile'ın dosya yolunu temsil eder.
  • seg_mask = Verilen shapefile'ın TIF formatında segmentation mask'ının üretilmesini temsil eder.
  • seg_mask_as_png = Üretilen segmentation mask'ı png formatında kopyasının üretilmesini temsil eder.
  • convert_coco = Üretilen segmentation mask'ı COCO formatına dönüşümünü temsil eder.
  • visualize_coco = COCO formatındaki etiketlerin görüntü üzerine çizilmesini temsil eder.
  • coco_annotations_path = COCO etiket dosya yolunu temsil eder.
  • annotations_image_dir_path = COCO etiket dosyasında bulunan görüntülerin dizin dosya yolunu temsil eder.
  • drawn_annotations_path = COCO etiketlerinin görüntü üzerine çizildikten sonra çıktısının alınacağı dosya yolunu temsil eder.
  • calculate_annotations_analysis: COCO etiketlerinin sınıflarına göre sayılarının gösterildiği grafiğin oluşturulmasını temsil eder.

Yapılacaklar

  • Verilen shapefile dosyasının EPSG türü kontrol edilip verilen raster'ın EPSG dönüşümü öyle yapılmalı. (Şu an varsayılan olarak shapefile 4326 kabul ediliyor.)
  • Verilen dosya yolları kontrol edilip yoksa üretilmeli.

Katkı

Katkı yapmak isterseniz lütfen önce neyi değiştirmek istediğiniz ile ilgili bir issue açın.

Lisans

Apache 2.0

About

Deprem yardım projesinin bir parçası olarak uydu görüntülerini TIFF formatı üzerinden belirlenen genişlik ve yükseklikte parçalara ayırma ile ilgili çalışmadır. Parçalara ayrılan görüntüler de etiketleme ve model eğitimi için kullanılacaktır.

Topics

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published