基于SVM的名优茶嫩芽图像自动分割方法

来源 :现代信息科技 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jy02132679
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对名优茶嫩芽自动采摘问题,采用SVM学习算法实现对名优茶嫩芽图像自动分割。通过提取嫩芽像素点与背景像素点的RGB及(R-B)特征,将4个特征按重要性组合为3个特征组,分别是RGB特征组、RGB+(R-B)特征组和G+(R-B)特征组,利用3个特征组分别构建SVM嫩芽分割模型。在收集的多幅图像上的实验表明G+(R-B)特征组构建的分割模型分割得到的嫩芽图像较为完整,且用时均低于0.5 s,满足名优茶嫩芽自动采摘的要求。
其他文献
文章立足于目前无形资产转让定价的政策条件和环境,采用案例分析法,选择S跨国企业进行无形资产转让定价时的相关数据作为案例展开研究,同时通过对比分析法按照不同的无形资产
高校的人流与车流在运行过程中呈现出规律性的交通动线,表现出间歇性、流量大、规律化的特点。因此可以通过建模还原环境,进行高精度的校园交通动线实时渲染,以实现其模拟。
HTML5新增的Canvas元素,它是一种像素级别的位图绘图技术,实现较为简便,不需要安装插件,大部分浏览器都支持该技术。Canvas元素的功能也较为强大,除了可用于任意图形和动画的绘制外,与云技术相结合起来,还可用于巨型复杂图形的绘制。文章对基于HTML5的Canvas进行研究,主要针对Canvas API提供的裁切方法clip()创建遮罩动画,通过Canvas动画设计教学实例步骤的详细展示,使