From 0927936dcccdf816558a0db0c59e6fb78e037627 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: freund Date: Tue, 13 Dec 2022 14:35:13 +0100 Subject: [PATCH] Update README.md to reflect preprocessing --- README.md | 21 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 21 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index c8e5900..de5a916 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -24,6 +24,27 @@ auszuführen. Dieser Abschnitt geht davon aus, dass die Umgebung korrekt installiert ist. +### Vorverarbeitung der GIS-Daten +Da die Daten aus dem stadteigenen GIS nicht direkt von der KI erstanden werden, benötigt es einer Vorverarbeitung. +Diese passiert in der Datei [`belag.py`](preprocessing/belag.py). + +Voraussetzung hierfür ist, dass eine Datei `Fleachenbelaege.json` und eine `Referenzpunkte.csv` vorhanden sind. +Sollten die Namen oder Pfade abweichen, kann dies in der Datei `belag.py` angepasst werden. + +In der Datei `Flaechenbelaege.json` werden Flächendefinitionen im [GeoJSON](https://geojson.org/)-Format erwartet. +Diese Datei enthält alle Flächen, die zum Training verwendet werden sollen. + +Die Datei `Referenzpunkte.csv` gibt in den ersten 4 Reihen die Eckpunkte des zu verarbeitenden Bildes aus. +Diese werden verwendet, um die Koordinaten aus der Flächenbeschreibung den Pixel-Koordinaten im Bild zuzuweisen. + +Sobald alle Dateien vorhanden sind, kann das Skript mit folgendem Befehl ausgeführt werden: +```shell +python belag.py +``` + +Das Resultat daraus ist zum einen ein Ordner mit allen 1000x1000 Pixel großen Bildern und zum anderen eine Datei `belaege.json`. +Diese beiden Dateien können anschließend zum Training genutzt werden. + ### Erkennung Zur Erkennung einzelner Bilder kann die Datei `predict.py` verwendet werden.