基于OpenCV和模糊数学的茶叶病害分析方法研究

茶叶病害的图像特征具有复杂性、多样性和模糊性,对茶叶的健康和群体造成威胁。目前缺乏相应的病害程度评价体系,评价指标权重未能准确反映茶叶当前生长情况。OpenCV是一个功能强大的图像处理工具,其图像边缘缺陷识别算法可以降低病害误判率,并具有良好的背景噪声处理效果。该研究利用OpenCV对茶叶病斑占比进行训练分析,得到定性评价结果。同时,通过专家对茶叶病斑大小、茶叶纹理、茶叶色泽和茶叶大小4个特征指标的重要性进行定量评价,引入模糊数学的隶属度理论后进行综合判断,建立茶叶病害的综合表达式。基于适宜评价权重,进一步判断不同因素对茶叶病害程度的影响。实际应用结果表明,结合OpenCV和模糊数学的评价方法通过可靠和稳定的图像识别技术,可以更科学合理地评估茶叶病害程度,提供有关茶叶健康生长和质量保证的参考价值。