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LoveCTO-j*a學(xué)習(xí)網(wǎng)站，j*a編程思想，*技術(shù)分析...| ......程 植物葉片圖像預(yù)處理技術(shù) 葉片特征是植物分類和鑒定的重要依據(jù) 由于植物葉片具有多樣性 且其圖像可能含有許多背景成分 故在分析之前對其圖像進(jìn)行預(yù)處理是非常必要的 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一項(xiàng)用于圖像處理和模式識別的新方法 是生物學(xué)的一個分支 用來研究動物和植物的形狀和結(jié)構(gòu) 一般 常用的葉片圖像分類器 提取出植物葉片的特征后 需要根據(jù)其特征向量來進(jìn)行識別 *臨近 是模式識別領(lǐng)域中*常用的分類器 所謂 就是 個*近的鄰居的意思 說的是每個樣本都可以用它*接近的 個鄰居來代表 均值 葉片紋理特征 紋理的形成與灰度分布在空間位置上的反復(fù)出現(xiàn)有關(guān) 在圖像空間中 有某種位置關(guān)系的兩個像素間會存在一定的灰度關(guān)系 稱為圖像中灰度的空間相關(guān)特性 灰度直方圖是對圖像的單個像素進(jìn)行某個灰度值的統(tǒng)計(jì)結(jié)果 灰度共生矩陣是統(tǒng)計(jì)圖像上有特定方向和特定距離的 葉片形狀特征 在葉片圖像識別方法的研究中 形狀特征提取具有廣泛的應(yīng)用范圍 是第一個被用于分類的標(biāo)準(zhǔn) 故對提取方法的研究相對成熟 人們將形狀特征的描述方法分為兩類 一類是描述形狀的區(qū)域邊界輪廓特征 另一類是目標(biāo)區(qū)域內(nèi)所有像素的集合 葉片的直接形狀特征 葉片顏色特征 植物葉片的顏色特征可用于葉片圖像的形態(tài)分析學(xué) 正常葉片的葉綠體中有兩大類光合色素 其中葉綠素和類胡蘿卜素的比值是 葉綠素 和葉綠素 的比例大約也是 葉黃素和胡蘿卜素的比值大約為 正常情況下 葉綠素比類胡蘿卜素多 因此葉子是 植物葉片圖像的分類特征 顏色特征 顏色是人們識別和記憶圖像的主要特征 它對圖像的尺寸 視角等方面的依賴性較小 具有較高的魯棒性 描述顏色特征的方法主要包括顏色直方圖 顏色矩和顏色集等 其中顏色直方圖表示圖像中各種顏色出現(xiàn)的頻率 顏色矩指圖像中任何的顏色分布都可 深度學(xué)習(xí)在植物種類及病害識別領(lǐng)域的研究 對植物葉片加以識別的算法 可分為以下三類 基于關(guān)系結(jié)構(gòu)匹配的植物葉片識別方法 基于統(tǒng)計(jì)的植物葉片識別方法 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的植物葉片識別方法 以往的植物葉片分類方法 一般采用兩步法 從輸入圖像中提取葉片的特征 下一頁 熱門標(biāo)簽 中能電氣 均線戰(zhàn)法 病蟲害識別 問答 異常 程序員 緩存 友訊達(dá) 美圖 選股 定時任務(wù) 設(shè)計(jì)模式 運(yùn)用 熱門文章 多數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)源啟動報(bào)錯 的正確解決辦法 使用 延遲隊(duì)列 實(shí)現(xiàn)定時功能及其注意事項(xiàng) 啟動類可正常啟動 運(yùn)行單元測試報(bào)錯 分頁插件 基于 的實(shí)現(xiàn)原理分析 通用 打印 藍(lán)盾股份大宗交易 藍(lán)盾股份 出現(xiàn)大宗交易溢價率為 分析 文章歸檔 星期一 星期二 星期三 星期四 星期五 星期六 星期日 友情鏈接 在線編輯器 貴公網(wǎng)安備 咨詢 前端 資源地址...... |
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