Общая идея, вероятно, будет выглядеть примерно так:
- Соберите большое количество положительных и отрицательных образцов (то есть изображений с карт Google, которые вы хотите распознать, и изображений, которые вы не хотите распознать). Трудно сказать, сколько вам действительно нужно; в зависимости от того, насколько они похожи и сколько вам нужно функций, 100 может быть достаточно или 10000 может быть слишком мало.
- Найти набор текстурных функций. Никто не может сказать вам, какие функции являются оптимальными, не увидев образцы изображений (1).
- Обучение алгоритму машинного обучения (например, SVM, нейронная сеть). Разделите выборочный набор на тренировочный набор и тестовый набор, чтобы оценить качество распознавания.
Шаг 1 - это просто работа, и я сомневаюсь, что кто-нибудь в Stackoverflow сделает это за вас. Если у вас есть образцы и выложите их, мы можем помочь с шагами 2/3.