为了能够对害虫的准确计数,该文以白粉虱为例,提出了一种基于K-means聚类和椭圆拟合方法的白粉虱计数算法。该方法首先利用K-means聚类算法对白粉虱图像进行分割,使白粉虱从背景图像中分离,然后利用基于最小二乘法的椭圆拟合方法对分割结果进行椭圆拟合,统计椭圆的个数,提取椭圆中心点的颜色特征值,将其作为新的分类中心,重新对白粉虱图像进行分割和椭圆个数的统计,最后将算法收敛时的椭圆个数作为当前白粉虱的个数。对辣椒、黄瓜、番茄和茄子4种作物叶片上附着的白粉虱进行了计数试验,该算法在这4种作物上的平均计数错误率依次为2.80%,8.51%,5.00%,1.56%,并且分别比阈值化方法和K-means聚类方法的平均计数错误率降低了11.65%和70.18%。试验结果表明:所提方法能够实现对不同作物上白粉虱的准确计数,且算法具有很好的泛化性。该研究结果可为虫害的检测以及采取正确的防治措施提供重要依据。