【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及花型性状量化分析方法领域，尤其涉及一种基于图像识别的荷花花型性状量化分析方法。
技术介绍
1、荷花优美的外观，以及美好的寓意，广受人们喜爱，在园林绿化、家庭盆栽、鲜切花等方面对荷花花型、花态的要求也丰富了起来。但荷花花瓣和花型种类极其丰富，对于品种选育、识别以及花型遗传规律的分析会产生大量工作，如何对不同花型进行快速准确识别、分析，对荷花品种选育及遗传规律的精准研究非常必要，因此，有必要提供一种基于图像识别的荷花花型识别方法，以实现不同花型的荷花的自动识别及性状分析。
技术实现思路
1、本专利技术目的是：提供一种基于图像识别的荷花花型性状量化分析方法，以解决现有技术中缺少一种能够对不同花型的荷花进行快速准确地识别及分析的方法。
2、本专利技术的技术方案是：一种基于图像识别的荷花花型性状量化分析方法，包括如下步骤：
3、s1、花型识别；
4、s1.1、获取待测荷花的花冠具有正视图和俯视图的花冠原始图像；
5、s1.2、对花冠原始图像进行预处理得到花冠灰度图像，通过图像识别技术对花冠灰度图像进行识别获得荷花轮廓以及花冠的尺寸参数；
6、s1.3、记录荷花轮廓以及花冠的尺寸参数，结合花冠原始图像，与数据库中信息进行比对，得出待测荷花的花型。
7、s2、花瓣形态识别；
8、s2.1、获取待测荷花具有所有花瓣且花瓣未存在遮挡的花瓣原始图像，所述花瓣原始图像为俯视图；
9、s2.2、对
10、s2.3、记录花瓣的尺寸参数，结合花瓣原始图像，与数据库中信息进行比对，得出待测荷花的花瓣形态；
11、s3、结合荷花的花型和花瓣形态，对荷花的种类和性状的生成分析结果。
12、优选的，所述花冠原始图像和花瓣原始图像均为rgb图像。
13、优选的，所述步骤s1.2包括如下步骤：
14、s1.2.1、对花冠原始图像进行灰度变换和增强处理形成花冠灰度图像；
15、s1.2.2、对花冠灰度图像进行二值化处理和图像形态学处理，并进行图像边缘检测；
16、所述步骤s2.2包括如下步骤：
17、s1.2.1、对花瓣原始图像进行灰度变换和增强处理形成花瓣灰度图像；
18、s1.2.2、对花瓣灰度图像进行二值化处理和图像形态学处理，并进行图像边缘检测。
19、优选的，所述图像识别技术设置为最小外接矩形法，包括如下步骤：
20、a.根据被检测到的图像边缘确定其形心；
21、b.设置图像边缘的形心为圆心，以固定角度步进绕圆心旋转，当每旋转一个角度时，随即求出每一个图像的外接矩形，然后比较所有的外接矩形，并求出面积最小的一个外接矩形，进而求出最小外接矩形的边长，所述边长对应为纵径和横径；
22、c.使用minarearec函数，同样通过边缘轮廓采用minenclosingcircle绘制外接圆，获得图像长轴；
23、d.利用图像轮廓内所有像素数量计算图像面积，利用轮廓拥有像素数量计算图像周长。
24、优选的，所述花冠的尺寸参数包括花冠的正面面积、侧面面积、横径、最大纵径、周长和角点数；
25、所述花瓣的尺寸参数包括花瓣面积、最大横径、最大纵径、周长和角点数。
26、与现有技术相比，本专利技术的优点是：
27、(1)本专利技术提供一种基于图像识别的荷花花型识别方法，通过荷花花型识别模型中的颜色特征进行荷花花型识别，将识别结果中占比最高的荷花花型作为待识别的荷花的花型，实现快速准确的花型识别。
28、(2)通过对花冠的原始图像进行增强处理，能够有效提高样本的多样性，增加数据集大小，减小过拟合风险。并在灰度处理时采用高斯滤波对灰度图像进行图像平滑处理，能够有效提高轮廓提取的精度。
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1.一种基于图像识别的荷花花型性状量化分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的荷花花型性状量化分析方法，其特征在于，所述花冠原始图像和花瓣原始图像均为RGB图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的荷花花型性状量化分析方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的荷花花型性状量化分析方法，其特征在于，所述图像识别技术设置为最小外接矩形法，包括如下步骤：
5.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的荷花花型性状量化分析方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的荷花花型性状量化分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的荷花花型性状量化分析方法，其特征在于，所述花冠原始图像和花瓣原始图像均为rgb图像。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的荷花...
【专利技术属性】
技术研发人员：李军，靖晶，姜红卫，刘凤军，
申请(专利权)人：苏州市农业科学院，
类型：发明
国别省市：
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