基于曼哈顿距离检测的马铃薯畸形识别

使用曼哈顿距离检测法对马铃薯进行畸形识别。首先对采集的数据集进行灰度、二值化等图像预处理,获取马铃薯形状轮廓的最小外接圆,并提取所有轮廓曲线。使用Python库Skimagecanny算法遍历马铃薯图像边缘,从而获得其轮廓线像素的点坐标,并与已获取最小外接圆坐标数据构成二维坐标矩阵,即可快速计算矩阵中每一列上下对应两点间的曼哈顿距离值,并绘制曼哈顿距离坐标图。通过观察曼哈顿距离曲线的走势、波峰个数以及波峰最大值与最小值间的差值(波峰差),即可判断马铃薯是否畸形。测试数据表明,马铃薯畸形识别的准确率约为96%。该方法简单、速度快、准确率高,具有潜在应用价值。