植物叶片特征提取是识别植物种类、生长状态以及生态环境的基础。这些特征包括叶片的形状、颜色、纹理以及光谱特性等,它们是植物叶片识别的关键依据。 2.2特征提取的方法 (1)基于图像处理的技术:通过图像处理技术,可以提取叶片的形状、大小、边缘特征等。例如,可以利用边缘检测算法提取叶片的轮廓特征,利用区域生长法或分水岭...
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步骤一：将样本和白板放置背景布上，并用成像设备进行拍照 步骤二：打开PhenoAI分析系统，点击【选择图片】或【选择文件夹】，提取需要分析的图片，点击【运行】即可 *分析结果自动弹出(各作物的轮廓标记图及数据汇总表)结论 根据PA自动标记的样品编号，可直接获取形态指标果纵径、果横径及L/W Ratio(长宽比)等相关...
据我们所知,之前没有研究将重点放在2D和3D植物表型获取技术的比较上,因此,本工作的目的是评估最适合的数据采集方法,以便从具有不同冠层结构的个体中提取主要的结构特征。 对植物2D和3D成像技术进行了测试,以评估最适合玉米和番茄的 HTP 策略。结果表明,二维图像分析在表征非复杂冠层(如玉米)方面具有优势,而 MVS-...
手动监测植物疾病非常困难。这需要大量的工作量、对植物疾病的专业知识,也需要大量的处理时间。因此,图像处理被用于检测植物疾病。疾病检测涉及诸如图像采集、图像预处理、图像分割、特征提取和分类等步骤。本文讨论了使用叶片图像检测植物疾病的方法。本文还讨论了在植物疾病检测中使用的一些分割和特征提取算法。关键词 - ...
传统的叶片识别方法多依赖于人工鉴定,但在大规模的植物识别中,效率较低。因此,本研究旨在利用现代图像处理技术和机器学习算法,实现对自然生长状态下植物叶片特征的自动提取与识别。 二、文献综述 近年来,植物叶片特征提取与识别方法得到了广泛的研究。从早期的基于形态学的方法,到后来的基于光谱特性的方法,再到现在的...
为此 ,精心选取了植物叶片图像的典型形状特征 ,构成了叶片识别的特征向量 ,然后用概率神经网络 ( PNN)作为分类器 ,对样本进行训练。实验结果证明 ,针对少量常见的植物叶片图像 , PNN与 BP神经网络相比有更好的识别效率。关键词 :叶片识别 ; 特征提取 ; P N N ; B P中图分类号:TP391. 41; S126 文献标识...
可以先提取各种特征，包括颜色、大小、形状、边缘和形态特征。检测到叶片病害后，对病害进行分类，并使用增强鼠群优化器算法提高分类精度。然后，利用红狐优化算法对检测到的病害部分进行分割。早期检测植物叶片上的病害是一项复杂而具有挑战性的任务。深度学习的方法的局限性 虽然基于深度学习的方法在病害识别方面取得了不...
不同植物的叶片在颜色、叶形构造以及叶脉分布等外部特征上都不尽相同,可以利用植物叶片的特征来对植物进行分类。为了辨识和分析植物叶片图像中的叶片目标,需要将叶片图像从整幅图像中别离提取出来,此过程就涉及到植物叶片图像的图像分割。图像分割就是指根据形状、颜色、纹理等特征把图像划分成假设干个互不相交的区域,使...