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。在一个较佳的实施例中，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，重复步骤3’选取多组数据，并对每组数据标准化，得到一组对照序列。在一个较佳的实施例中，所述对照序列包括四叶草的发育阶段和排列次序信息。在一个较佳的实施例中，获取植物叶图像，统计图像中水平方向上绿色像素的数量，以及竖直方向绿色像素的数量；在水平方向上选取绿色像素值数量最多的第一像素和第二像素，以一像素和第二像素的数量作为水平坐标x1和x2，在竖直方向上选取绿色像素值数量最多的第三像素和第四像素，以三像素和第四像素的数量作为垂直坐标y1和y2；对所述水平坐标x1和x2，垂直坐标y1和y2求平均值，得到中心坐标值x、y，以中心坐标(x、y)处的绿色像素值为基准按一定比例缩小，作为植物叶所在的像素区域的边界阈值，确定植物叶所在的像素区域。在一个较佳的实施例中，以中心坐标(x、y)处的绿色像素值为基准按0.05倍缩小，将绿色像素值为边界阈值的像素平滑连接，形成植物叶所在的像素区域。在一个较佳的实施例中，获取植物叶图像，统计图像中水平方向上绿色像素的数量，以及竖直方向绿色像素的数量，以水平方向上绿色像素的数量值和竖直方向绿色像素的数量值，作为长和宽，绘制矩形基本框，并将像素区域包含在所述矩形基本框内。在一个较佳的实施例中，所述四叶草的对照序列考虑四叶草叶的不同发育阶段和空间次序。在一个较佳的实施例中，采用canny边缘检测的方法，提取植物叶所在的像素区域的边界坐标，并去除叶面细纹。本专利技术提供的一种基于图像处理的四叶草的定位与识别方法，应用于农田机器人和移动终端设备，以解决现有技术对杂草细分识别不足，难以对四叶草精确识别的技术问题。本专利技术用于稻田四叶草图像的识别，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。应当理解，前述大体的描述和后续详尽的描述均为示例性说明和解释，并不应当用作对本专利技术所要求保护内容的限制。附图说明参考随附的附图，本专利技术更多的目的、功能和优点将通过本专利技术实施方式的如下描述得以阐明，其中：图1是用于实施本专利技术一个实施例的基于图像处理的四叶草的定位与识别方法的装置的示意图。图2是本专利技术绘制矩形基本框和提取四叶草所在的像素区域的示意图。图3是本专利技术一种基于图像处理的四叶草的定位与识别方法的流程框图。具体实施方式通过参考示范性实施例，本专利技术的目的和功能以及用于实现这些目的和功能的方法将得以阐明。然而，本专利技术并不受限于以下所公开的示范性实施例；可以通过不同形式来对其加以实现。说明书的实质仅仅是帮助相关领域技术人员综合理解本专利技术的具体细节。下面结合具体的实施例对本专利技术的内容作出详细的阐述，本专利技术的方法可以通过稻田四叶草识别装置实现。所述装置包括一个智能巡检机器人，以及一个工作平台；所述工作平台划分为第一区域和第二区域，在所述工作平台的第二区域布置一个竖直的安装组件，环绕所述安装组件均匀安装多个所述摄像装置，所述摄像装置通过支架、水平转动座、以及竖直转动座固定在安装组件上，所述支架固定在安装组件的侧面，所述水平转动座转动连接在支架上并通过水平驱动电机带动转动，所述竖直转动座直转动连接在水平转动座上，并通过竖直驱动电机带动转动，所述摄像装置固定在竖直转动电机上；所述安装组件的侧面还安装所述显示装置，所述显示装置正对所述工作平台的第一区域；所述装置还包括显示装置，以及图像处理装置，其中，所述摄像装置，用于拍摄稻田杂草图像；所述图像处理装置为一计算单元。如图1所示稻田四叶草识别装置的示意图，为了使本专利技术的内容更加清晰的得以说明，首先对稻田四叶草识别装置进行说明。根据本专利技术的实施例，所述稻田四叶草识别装置包括一个智能巡检机器人30，以及一个工作平台20。工作平台20划分为第一区域201和第二区域202，在工作平台20的第二区域202布置一个竖直的安装组件40，环绕安装组件40均匀安装多个摄像装置10，摄像装置10通过支架50、水平转动座60、以及竖直转动座70固定在安装组件40上，支架50固定在安装组件40的侧面，水平转动座60转动连接在支架50上并通过水平驱动电机带动转动，竖直转动座70转动连接在水平转动座60上，并通过竖直驱动电机带动转动，摄像装置10固定本文档来自技高网...

【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；/n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。/n

【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