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水果簇生区域的数量判别是图像处理技术的难点.提出了一种改进的Freeman链码,即在Freeman 8邻域链码的基础上插入了3个新的链码元素“S”、“8”和“9”.识别过程中,首先获得水果簇生区域二值图像的改进Freeman 8邻域链码,然后计数链码中“8”出现的次数,再根据研究对象的轮廓特性,计算出簇生区域的数量.利用该方法对柑橘树数字图像中簇生区域的柑橘数量进行了判别,实验结果表明,该方法对2~5簇生判别效果良好,效率高,其中2、3簇生识别正确率为100%. 相似文献
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基于Android系统手机的叶面积测量方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为了快速无损测量植物叶片的面积,利用Java编写的软件,以Android智能手机为工作平台,使用图像处理技术对植物叶片面积进行测量。测量步骤分为:图像获取、图像分割、图像二值化、滤波去噪、叶片面积计算。采用该方法分别对面积为100mm2的三角形、100mm2的正方形、314.15mm2的圆、112.26mm2的正五角星在150mm和200~800mm之间间隔为100mm的8个距离段进行了面积测量,结果显示其测量误差范围在-0.62%~0.79%之间。应用该方法测量了代表不同植物叶片形状的番茄、茄子和枫叶叶片,当手机和叶片的距离在300~600mm时,测量结果与LI—3100型叶面仪测得的结果偏差在±1%以内,其他距离段偏差均大于1%。本研究设置图像为2560像素×1920像素,测量精度能达到0.001cm2,证明该方法具备精确测量叶片面积的能力。 相似文献
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基于三维线框模型的类球体农产品体积和表面积测量 总被引:2,自引:0,他引:2
为了快速无损测量不规则类球体形状农产品的体积和表面积,提出了基于三维线框模型的图像处理方法。即以Android系统为工作平台,利用Java结合OpenCV函数库,以三维线框模型为理论指导编写包括图像采集、图像分割、体积和表面积计算的应用软件。用3种不同直径的标准球体在6个拍摄距离下进行测量,所获测量值与理论值的误差小于0.3%,表明摄像头自身畸变小,在图像能完整呈现被测物的拍摄距离,被测物轮廓的大小对测量精度的影响在可接受的误差范围之内。用所提方法、排水法和扫描图像处理法对不规则形状的柑橘、苹果、梨各10组进行体积和表面积测量,结果显示3种测量方法的相关系数大于0.98,表明该方法可较精确测量类球体农产品的体积和表面积。 相似文献
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