基于图像识别植物病变的方法及系统、计算机设备技术方案

本发明专利技术提供了一种基于图像识别植物病变的方法及系统、计算机设备和计算机可读存储介质。该基于图像识别植物病变的方法，包括：采集植物的叶片图像；将叶片图像转换为灰度图；计算灰度图的灰度等级；计算灰度等级与预设灰度等级的差值；当差值大于预设阈值时，确定植物发生病变，并生成提醒信息。本发明专利技术提供的基于图像识别植物病变的方法，实现了通过简单的灰度分析快速识别植物发生病变，进而有效地避免植物生产的损失。同时，当确定植物发生病变时，生成提醒信息，及时提醒用户植物发生病变，不依赖于传统的人工检测手段，有效地节省人力资源。

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别植物病变的方法及系统、计算机设备
本专利技术涉及数字图像处理
，具体而言，涉及一种基于图像识别植物病变的方法及系统、计算机设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，在植物病变检测方法的研究上，通常有如下几种方法：人工检测、化学检测、光谱技术检测和图像处理技术检测。其中，在图像处理技术检测植物病变的相关技术中，通常采用对植物叶片进行特征提取的技术手段，来判断植物是否发生病变，然而，并没有采用通过植物叶片灰度图的灰度等级来进行判断。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于，提出一种基于图像识别植物病变的方法。本专利技术的第二个目的在于，提出一种基于图像识别植物病变的系统。本专利技术的第三个目的在于，提出一种计算机设备。本专利技术的第四个目的在于，提出一种计算机可读存储介质。有鉴于此，根据本专利技术的第一个目的，提供了一种基于图像识别植物病变的方法，包括：采集植物的叶片图像；将叶片图像转换为灰度图；计算灰度图的灰度等级；计算灰度等级与预设灰度等级的差值；当差值大于预设阈值时，确定植物发生病变，并生成提醒信本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像识别植物病变的方法，其特征在于，包括：采集植物的叶片图像；将所述叶片图像转换为灰度图；计算所述灰度图的灰度等级；计算所述灰度等级与预设灰度等级的差值；当所述差值大于预设阈值时，确定所述植物发生病变，并生成提醒信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别植物病变的方法，其特征在于，包括：采集植物的叶片图像；将所述叶片图像转换为灰度图；计算所述灰度图的灰度等级；计算所述灰度等级与预设灰度等级的差值；当所述差值大于预设阈值时，确定所述植物发生病变，并生成提醒信息。2.根据权利要求1所述的基于图像识别植物病变的方法，其特征在于，在采集植物的叶片图像的步骤之前，还包括：确定植物的种类；根据所述种类，确定所述预设灰度等级。3.根据权利要求1所述的基于图像识别植物病变的方法，其特征在于，在采集植物的叶片图像的步骤之前，还包括：确定植物的生长阶段；根据所述生长阶段，确定所述生长阶段对应的所述预设灰度等级。4.根据权利要求1至3中任一项所述的基于图像识别植物病变的方法，其特征在于，所述提醒信息包括以下至少一种或其组合：植物种类、病变程度、病变类型。5.一种基于图像识别植物病变的系统，其特征在于，包括：采集单元，用于采集植物的叶片图像；灰度转换单元，用于将所述叶片图像转换为灰度图；计算单元，用于计算所述灰度图的灰度等级；所述计算单元，还用于计算所述灰度等级与预设灰度等级的差值；第一确定单元，用于当所述差值大于预设阈值时，确定所述植物发生病变，以及提醒单元，用于生成提醒信息。6.根据权利要求5所述的基于图像识别植物病变的系统，其特征在于，在采集植物的叶片图像的步骤之前，还包括：第二确定单元，用于确...

【专利技术属性】
技术研发人员：王刚，
申请(专利权)人：深圳前海弘稼科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44