# 选择目标图像

标记哪些图像包含校准目标是一项关键步骤，它能显著加快 Chloros 的处理流程。通过预先选定目标图像，您可以避免 Chloros 需要扫描数据集中的每一张图像来查找校准目标。

## 为什么要标记目标图像？

### 处理速度

如果不标记目标图像，Chloros 必须：

* 扫描项目中的每一张图像
* 对每张图像运行目标检测算法
* 无谓地检查数百或数千张图像

**结果**：处理时间会显著延长，对于大型数据集而言尤为明显。

### 标记目标图像后

当您在“目标”列中勾选特定图像时：

* Chloros 仅对已勾选的图像进行目标扫描
* 目标检测速度大幅提升
* 整体处理时间大幅缩短

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**速度提升**：在 500 张图像的数据集中标记 2-3 张目标图像，可将目标检测时间从 30 多分钟缩短至 1 分钟以内。
{% endhint %}

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## 如何标记目标图像

### 步骤 1：识别目标图像

在文件浏览器中浏览已导入的图像，并识别哪些图像包含校准目标。

**常见情况：**\* **拍摄前目标**：在开始会话前拍摄

* **拍摄后目标**：在完成会话后拍摄
* **现场目标**：放置在拍摄区域内的目标
* **多个目标**：每个会话包含 2-3 张目标图像（推荐）

### 步骤 2：检查“目标”列

对于每张包含校准目标的图像：

1. 在文件浏览器表格中定位该图像
2. 找到 **目标** 列（最右侧一列）
3. 点击该图像所在“目标”列中的复选框
4. 对所有包含目标的图像重复上述操作

### 步骤 3：验证您的选择

在处理之前，请仔细核对：

* [ ] 所有含校准目标的图像均已勾选
* [ ] 未误勾选非目标图像
* [ ] 已勾选的图像中目标清晰可见

***

## 目标图像的最佳实践

### 目标图像采集指南

**时机：**

* 请在采集会话开始前及整个采集过程中立即拍摄目标图像
* 确保与数据采集（DAQ）光传感器处于相同的照明条件下
* 为了获得最佳效果，建议尽可能频繁地拍摄目标图像。否则，将使用光传感器数据随时间推移调整校准。

**相机位置：**

* 将相机悬于目标上方，确保目标居中且占据图像中心区域的 40-60%。
* 保持相机与目标表面平行或垂直

**照明：**

* 环境光线应与您的数据采集（DAQ）光传感器保持一致
* 避免目标表面出现阴影
* 请勿用身体、车辆或植被遮挡光源
* 多云天气可提供最稳定的结果

**目标状态：**

* 保持目标面板清洁干燥
* 所有 4 个面板应清晰可见且无遮挡
* 如条件允许，目标应与光源垂直或正对光源

### 需要多少张目标图像？

\*\*最低要求：\*\*每次测试至少 1 张目标图像。**建议：** 每次测试 3-5 张目标图像。**最佳实践方案：**

* 光传感器开始记录后立即拍摄 3-5 张图像
* 拍摄间隔期间旋转相机以获得最佳效果
* 可选：若光照条件持续变化，可在测试中途定期拍摄

***

## 多相机协同工作

### 双摄像头配置

若同时使用两台 MAPIR 相机（例如：Survey3W RGN + Survey3N OCN）：

1. 使用**两台相机**同时拍摄目标图像
2. 两台相机使用**同一物理目标**
3. 在文件浏览器中标记**两种相机类型**的目标图像
4. Chloros 将为每台相机的校准使用相应目标

### 相机型号列

**相机型号**列有助于识别哪些图像来自哪台相机：

* Survey3W\_RGN
* Survey3N\_OCN
* Survey3W\_RGB
* 等

请使用此列核对您是否已在项目中为每种相机类型标记了目标。

***

## 目标检测设置

### 调整检测灵敏度

如果 Chloros 无法正确检测到您的目标，请在 [项目设置](https://mapir.gitbook.io/chloros/zh-tw/tu-xiang-chu-li-tu-xing-yong-hu-jie-mian/adjusting-project-settings) 中调整以下设置：

**最小校准采样区域：**\* **默认**：25 像素

* **增大**：若因微小瑕疵导致误检
* **减小**：若目标无法被检测到**最小目标聚类数：**\* **默认**：60
* **增大**：若目标被拆分为多个检测结果
* **若颜色变化较大的目标未被完全检测到，请** **减小**

***

## 常见目标图像问题

### 问题：未检测到目标

**可能原因：**

* 文件浏览器中未标记目标图像
* 目标在画面中过小（< 30% 的图像面积）
* 光线条件不佳（阴影、眩光）
* 目标检测设置过于严格

**解决方案：**

1. 确认“目标”列已勾选正确图像
2. 在预览中检查目标图像质量
3. 若质量不佳，请重新采集目标
4. 如有必要，调整目标检测设置

### 问题：目标误检

**可能原因：**

* 白色建筑物、车辆或地面覆盖物被误认为目标
* 植被中的亮斑
* 检测灵敏度过低

**解决方案：**

1. 仅标记实际目标图像以限制检测范围
2. 增加最小校准样本面积
3. 提高最小目标聚类阈值
4. 确保目标图像仅显示目标（背景杂物最少）

***

## 验证检查清单

开始处理前，请验证您的目标图像选择：

* [ ] 每个会话至少标记 1 张目标图像
* [ ] 所有目标图像的“目标”列复选框均已勾选
* [ ] 目标图像的拍摄时间与调查时间一致
* [ ] 点击预览时目标清晰可见
* [ ] 每个目标图像中均可见全部 4 个校准面板
* [ ] 目标上无阴影或遮挡物
* [ ] 双摄像头模式：两种摄像头类型均已标记目标

***

## 无目标图像处理

### 不使用校准目标进行处理

虽然不建议用于科研工作，但您可以不使用目标进行处理：

1. 保持所有“目标”列复选框未勾选
2. 在项目设置中**禁用**“反射率校准”
3. 暗角校正仍将应用
4. 输出结果将不会针对绝对反射率进行校准

{% hint style="warning" %}
**不建议**：若未进行反射率校准，像素值仅代表相对亮度，而非科学意义上的反射率测量值。请使用校准目标以获得准确且可重复的结果。
{% endhint %}

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## 后续步骤

标记好目标图像后：

1. **检查设置** - 参见 [调整项目设置](https://mapir.gitbook.io/chloros/zh-tw/tu-xiang-chu-li-tu-xing-yong-hu-jie-mian/adjusting-project-settings)
2. **开始处理** - 参见 [启动处理](https://mapir.gitbook.io/chloros/zh-tw/tu-xiang-chu-li-tu-xing-yong-hu-jie-mian/starting-the-processing)
3. **监控进度** - 参见 [监控处理过程](https://mapir.gitbook.io/chloros/zh-tw/tu-xiang-chu-li-tu-xing-yong-hu-jie-mian/monitoring-the-processing)

有关校准目标本身的更多信息，请参见 [校准目标](https://mapir.gitbook.io/chloros/zh-tw/calibration-targets)。