一种基于图像处理的四叶草的定位与识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于图像处理的四叶草的定位与识别方法。所述方法包括：步骤1、确定图像中四叶草所在的像素区域，以及绘制矩形基本框；步骤2、统计所述矩形基本框的边界坐标，对四叶草中心定位；步骤3、提取四叶草所在的像素区域的边界坐标，建立r(θ)函数，对所述r(θ)函数求导函数，选取多个导函数值作为样本点；步骤4、将选取的多个样本点作为一组数据，重复选取多组数据，并对每组数据标准化，得到一组对照序列；步骤5、获取稻田杂草图像，重复步骤1至步骤4，得到一组样本序列，与对照序列中的每一个标准值对比，判断四叶草。本发明专利技术根据颜色和四叶草形状特征来识别，取得了对四叶草进行精准识别的技术效果。

A method of location and recognition of tetraphyllum based on image processing

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的四叶草的定位与识别方法
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种基于图像处理的四叶草的定位与识别方法。
技术介绍
为对采集到的稻田图像进行智能分析，对田中杂草进行识别，通常会使用图像处理技术和算法分析对采集到的图像进行识别。在中国专利技术专利申请CN105469019A中公开的一种逆向杂草定位方法，该方法通过分析农作物的图像信息，然后根据该作物的扩展HU不变矩的特征值以及农作物的形状特征，标记农作物区域，将农作物以外ID区域标记为杂草区域，该方法通过先识别农作物然后识别杂草的反向推理的方式识别方式。应用在农田智能巡检机器人、移动智能设备中稻田杂草识，对获取的外界图像进行杂草检索与识别的现有技术中，未涉及到对杂草细分以及对杂草类型的识别，现有技术中稻田杂草识别难以做到对杂草细分。因此为了解决现有技术中对杂草中四叶草难以精确识别的技术问题，需要一种基于图像处理的四叶草的定位与识别方法。
技术实现思路
为了解决现有技术中的问题，本专利技术提供了一种基于图像处理的四叶草的定位与识别方法，包括以下本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的四叶草的定位与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、在稻田地的一个区域获取图像，根据像素统计确定图像中多个植物叶所在的像素区域，/n步骤2、对每个植物叶，绘制包含所述像素区域的矩形基本框，统计所述矩形基本框的边界坐标，通过计算所述边界坐标的平均值，对植物叶中心定位；/n步骤3、提取植物叶所在的像素区域的边界坐标，建立r(θ)函数，对所述r(θ)函数求导函数，选取多个导函数值作为样本点，其中，/nr为植物叶中心点到植物叶所在的像素区域的边界的距离，θ为植物叶所在的像素区域的边界坐标绕植物叶中心点旋转的角度；/n步骤4、将选取的多个样本点作为一组数据，重复步骤3选取...

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的四叶草的定位与识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、在稻田地的一个区域获取图像，根据像素统计确定图像中多个植物叶所在的像素区域，
步骤2、对每个植物叶，绘制包含所述像素区域的矩形基本框，统计所述矩形基本框的边界坐标，通过计算所述边界坐标的平均值，对植物叶中心定位；
步骤3、提取植物叶所在的像素区域的边界坐标，建立r(θ)函数，对所述r(θ)函数求导函数，选取多个导函数值作为样本点，其中，
r为植物叶中心点到植物叶所在的像素区域的边界的距离，θ为植物叶所在的像素区域的边界坐标绕植物叶中心点旋转的角度；
步骤4、将选取的多个样本点作为一组数据，重复步骤3选取多组数据，并对每组数据标准化，得到一组序列，将得到样本序列中的每一个样本数据，与四叶草的对照序列中的每一个标准值对比，判断获取的每个植物叶图像是否为四叶草；
步骤5、对于所述区域，根据判断为四叶草的植物叶的数量，判断四叶草的数量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，四叶草的对照序列通过如下步骤获取：
步骤1’、对于一株四叶草，获取四叶草图像，根据像素统计确定图像中四叶草叶所在的像素区域，以及绘制包含所述像素区域的矩形基本框；
步骤2’、统计所述矩形基本框的边界坐标，通过计算所述边界坐标的平均值，对四叶草叶中心定位；
步骤3’、提取四叶草叶所在的像素区域的边界坐标，建立r(θ)函数，对所述r(θ)函数求导函数，选取多个导函数值作为样本点，其中，r为四叶草叶中心点到四叶草叶所在的像素区域的边界的距离，θ为四叶草叶所在的像素区域的边界坐标绕四叶草叶中心点旋转的角度；
步骤4’、将选取的多个样本点作为一组数据，重...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴明华，张智优，刘学文，谢培庚，罗建军，
申请(专利权)人：湖南省农业信息与工程研究所，
类型：发明
国别省市：湖南;43