【摘 要】
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针对目前樱桃分级主要依靠人力和分级效率低下等问题,基于计算机视觉技术提出了一种欧氏距离法,以区分正常樱桃和畸形樱桃。首先,对原图进行图像处理,分别提取果体、果梗边缘信息;其次,以果蒂为基点,顺时针依次与果体边界计算欧氏距离,并绘制欧氏距离波形图;然后,根据波形图波谷深浅程度判定樱桃果形是否畸形;最后,将畸形果剔除后,对正常果进行尺寸分级。试验表明,欧氏距离法能100%检测出畸形果,且尺寸分级准确率
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针对目前樱桃分级主要依靠人力和分级效率低下等问题,基于计算机视觉技术提出了一种欧氏距离法,以区分正常樱桃和畸形樱桃。首先,对原图进行图像处理,分别提取果体、果梗边缘信息;其次,以果蒂为基点,顺时针依次与果体边界计算欧氏距离,并绘制欧氏距离波形图;然后,根据波形图波谷深浅程度判定樱桃果形是否畸形;最后,将畸形果剔除后,对正常果进行尺寸分级。试验表明,欧氏距离法能100%检测出畸形果,且尺寸分级准确率为93.3%。该方法可准确高效对樱桃进行分拣分级,具有一定的实用价值。
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三维激光扫描技术在道路变形中得到越来越多的应用;道路标识线是道路重要的标识物之一,可以通过其变形移动情况研究道路变形。针对道路标识线角点,提出一种基于反射强度提取的方法。首先根据点云反射强度的不同,提取出道路标识线点云数据,而后使用K邻近分类(KNN)算法提取道路标识线角点。结果表明,该方法能够快速、准确、有效地提取道路标识线的角点坐标,其精度均在6 mm以内。研究发现,在不同距离、不同点云密度的
为解决以往采用关联规则挖掘算法对图像进行分割时,对于夜视图像中灰暗区域中颜色特征以及前景/背景特征的采集能力差,不能有效判定图像的多尺度分型特征,分型分割效果差的问题。研究激光夜视图像分型分割算法。先利用计盒维数估计方法计算激光夜视图像分型维数尺度,通过分型维数尺度获取激光夜视图像的多尺度分型特征值,将利用多尺度分型特征值获取的多尺度分型特征约束与图像颜色约束相结合获取多尺度分型特征数据项,融合该
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