Tôi muốn có thể xử lý hình ảnh cận cảnh của cây xoài để tôi có thể xác định và đếm xoài. Xoài là một hình bầu dục hoặc hình elip khác biệt duy nhất với lá và cành trong hình ảnh. Tôi muốn có thể đếm xoài có thể được 20% bao phủ bởi các đối tượng khác (nhưng vẫn hiển nhiên đối với mắt người). Tôi tin rằng có một thuật toán trong MatLab có thể làm điều này và tôi sẽ đánh giá cao bất kỳ sự trợ giúp hoặc gợi ý nào.Nhận dạng hình dạng - đếm xoài
Tôi nghĩ rằng giải pháp mạnh mẽ hơn cho vấn đề đó là phân đoạn theo màu xoài từ nền (ví dụ như lá cây) và đếm số lượng connected components trong hình ảnh nhị phân kết quả. Như btown đã chỉ ra, bạn có thể lấy các thành phần được kết nối của một hình ảnh nhị phân bằng cách sử dụng các hàm bwconncomp và labelmatrix.
Để phân đoạn xoài theo màu, trước tiên hãy chuyển hình ảnh thành HSV color space và sau đó thực hiện quá trình binarization bằng cách sử dụng thành phần màu sắc. Tôi tin rằng thành phần màu sắc từ xoài sẽ khác với các phần khác của hình ảnh. This blog post cung cấp một số thông tin chi tiết về cách thực hiện điều đó trong Matlab.
Ví dụ tại http://www.mathworks.com/ help/toolbox/images/ref/labelmatrix.html – btown
@btwon Đã thêm liên kết được đề xuất vào câu trả lời câu hỏi. –
Để biết ví dụ về phân đoạn màu, hãy xem [Làm cách nào để chuyển đổi hình ảnh RGB thành thang độ xám nhưng giữ một màu?] (Http://stackoverflow.com/q/4063965/52738) – gnovice
Có lẽ bạn có thể:
Shape Factor - (4 * PI * Diện tích)/(Perimeter^2). Điều này cho biết chỉ báo về hình dạng đối tượng. Vòng kết nối có diện tích lớn nhất với tỷ lệ chu vi và công thức này sẽ tiếp cận giá trị 1 cho một vòng tròn hoàn hảo . Hình vuông là khoảng 0,78. Một đối tượng mỏng như sợi sẽ có hệ số hình dạng thấp nhất gần bằng 0.
Độ tròn - (Chu vi^2)/4 * PI * Diện tích). Điều này cung cấp giá trị đối ứng của Hệ số hình dạng cho những yếu tố được sử dụng để sử dụng nó. Vòng tròn sẽ có giá trị lớn hơn hoặc bằng 1. Các hình khác sẽ tăng giá trị.
Vì vậy, bạn có thể ước tính yếu tố hình dạng cho xoài "lý tưởng" và xem liệu có bất kỳ thành phần nào nằm bên trong xấp xỉ không?
Xem this để biết thêm chi tiết.
Sử dụng các biện pháp hình dạng trong trường hợp cụ thể này có thể là một chút khó khăn bởi vì một số vật thể (xoài) có thể bị tắc một phần bởi lá. –
Đúng; bạn có thể sử dụng phương pháp này cùng với phương pháp của bạn để xác nhận hình dạng không đều (xoài bị che khuất) bằng cách quay lại và nhận thông tin màu sắc cho vị trí của đường cong "xoài tiềm năng" không đều.Trong thực tế, bạn có thể làm điều này cho tất cả các đường nét để xác thực. Bạn sẽ phải biết những gì các giá trị màu sắc cho thấy một xoài lên phía trước mặc dù. 1 cho cách tiếp cận của bạn! – Jeb
http://opencv.willowgarage.com –
cũng http://stackoverflow.com/questions/6307263/ellipse-detection-using-hough-transform –