【技术实现步骤摘要】
本申请涉及微生物菌落，尤其涉及一种对菌落进行分类的方法及系统。
技术介绍
1、计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，通过电脑将图片处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。在实际应用中，计算机视觉技术能够极快地处理图像，挖掘图片中的特征对图片中的物体进行检测、分类，识别。从早期开始，计算机视觉系统一直在发展，并且信息的精确度优于人类的精确度；计算机视觉技术结合多个领域的交叉应用，推动了各个领域快速发展。
2、在当今计算机视觉领域中，对图像中的目标物体进行识别的算法主要通过基于cnn卷积神经网络进行延伸，通过大量的样本训练从而学习挖掘图像中的特征信息，在图像中将目标进行定位、检测以及分类，最后将目标进行框选。目前根据菌落图像对不同的菌种进行分类并计数的操作更多的依靠于人为手工操作，操作过程极大耗费人力且主观，并且人工识别分类的效率较低。基于上述问题目前通过采用结合计算机视觉技术对不同的菌种进行分类并计数，可以更快的速度执行单调、...
【技术保护点】
1.一种对菌落进行分类的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种对菌落进行分类的方法，其特征在于，所述算法模型包括：全局阈值算法、局部阈值算法、聚类算法；
3.根据权利要求2所述的一种对菌落进行分类的方法，其特征在于，所述利用算法模型对所述待分类菌落灰度图进行二值化处理包括：
4.根据权利要求2所述的一种对菌落进行分类的方法，其特征在于，所述利用算法模型对所述待分类菌落灰度图进行二值化处理包括：
5.根据权利要求2所述的一种对菌落进行分类的方法，其特征在于，所述利用算法模型对所述待分类菌落灰度图进行二值化处
【技术特征摘要】
1.一种对菌落进行分类的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种对菌落进行分类的方法，其特征在于，所述算法模型包括：全局阈值算法、局部阈值算法、聚类算法；
3.根据权利要求2所述的一种对菌落进行分类的方法，其特征在于，所述利用算法模型对所述待分类菌落灰度图进行二值化处理包括：
4.根据权利要求2所述的一种对菌落进行分类的方法，其特征在于，所述利用算法模型对所述待分类菌落灰度图进行二值化处理包括：
5.根据权利要求2所述的一种对菌落进行分类的方法，其特征在于，所述利用算法模型对所述待分类菌落灰度图进行二值化处理包括：
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭春明，董丛丛，刘铠华，熊妮菲，阮琳，范存，蒋乐，欧晓嫦，齐立，宋柳扬，赵娜，
申请(专利权)人：云南大学，
类型：发明
国别省市：
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