基于opencv的柑橘识别技术研究【字数：12414】
摘 要本次毕业设计介绍了基于OpenCV的柑橘分级自动识别，利用摄像头获取柑橘的样本图像，应用OpenCV软件编程实现了对样本图像处理，包括图像滤波、图像RGB转HSV、图像二值化以及特征量提取等。柑橘分级自动识别我们通过三个不同方面来对基于OpenCV的柑橘分级进行探索研究主要工作如下1.?在柑橘颜色识别方面，通过对不同的颜色模型进行研究，RGB模型主要适用于硬件设备，HSV模型更符合人类视觉特征，所以我们选择HSV模型来对柑橘进行颜色分级识别。2.使用canny函数获取柑橘边缘，将边缘的像素点整合为轮廓。3.在柑橘大小识别方面，根据柑橘轮廓，算出柑橘图片所占像素点的面积与周长，从而对柑橘大小进行分级识别。4.建立柑橘的颜色直方图，根据颜色分布情况对柑橘的色泽进行评估。
目录
第一章．引言 1
1.1研究背景 1
1.2计算机视觉 1
1.3国内外研究现状及趋势 2
1.4本文内容 3
第二章 柑橘分级系统的构建 4
2.1系统总体构架 4
2.2开发平台vs 4
2.3 opencv平台 4
2.4计算机 5
第三章 静态图像处理 6
3.1柑橘图像的获取与预处理 6
3.1.1均值滤波 6
3.1.2高斯滤波 7
3.1.3中值滤波 8
3.1.4双边滤波 8
3.2水果颜色检测 9
3.2.1彩色模型的选择 9
3.2.2 HSV模型 9
3.2.3 颜色检测 10
第四章 柑橘特征提取 13
4.1柑橘边缘检测 13
4.1.1 罗伯茨算子 13
4.1.2 Sobel算子 13
4.1.3 Laplance算子 14
4.1.4 Canny算子 15
4.2 柑橘的轮廓特征 15
4.2.1柑橘轮廓的寻找 16
4.2.2柑橘轮廓的绘制 16
4.2.3轮廓的流程图 16
4.3 柑橘大小分级 18
4 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
.3.1圆心特征 18
4.3.2面积特征 19
4.3.3周长特征 19
4.3.3轮廓实际周长与面积 20
4.4柑橘的颜色直方图 20
4.4.1颜色直方图 20
4.4.2 HSV图像的直方图 21
第五章 结语 24
5.1总结 24
5.2展望 24
参考文献 25
致谢 26
第一章．引言
1.1研究背景
农业在我国国民经济中占据基础地位，但我国农业仍存在生产效率不高【1】，如何充分利用技术提升中国农业的保障力与竞争力，以促进农业技术的进步从提高生产力，实现智慧农业的蓝图。当代农业在世界科技创新浪潮推动下逐渐往高级阶段发展，实现传统农业在生产、交易、流通等关键功能的整体性、系统性、颠覆式的重构，实现传统农业中实体经济与信息技术和虚拟经济在相互交融后、升级为更高级的农业经济组织模式的再造，实现以全程产业链为载体、涵盖新质量标准的制定、追踪、检测、评估、认证等全要素的生产标准体系的新建。它将有力推动农业产业全面升级、带动消费升级，它将极大地促进农村经济发展和农民致富脱贫，是中国特色的农业发展的必由之路。毋庸置疑水果种植是农业生产的重要组成部分，并且随着中国经济在党领导下不断增长，人们对生活品质的要求也随着收入的节节上升有着了越来越高的期望，水果作为对键康有益的食品他消费量也获得长足的提高。根据相关的水果行业统计的数据表明，中国人均水果消费量有庞大的需求，国家统计局发布的《中国统计年鉴2018》显示：2016年我国柑桔总产量为3764.9万吨2017年我国柑桔总产量达到3816.8万吨，产量较2016年同期增长1.38%。水果分级作为水果进入流通的首要过程，智能的水果自动分拣系统能够为水果的质量多一重保障，其中柑橘自动分拣技术以农业产品为纽带，以计算机图视觉技术为手段，融合农业生产、流通将在农业的产业升级中添砖添瓦。
1.2计算机视觉
计算机视觉是指利用机器效仿人类的视觉系统，其中摄像机等机器视觉产品代替人眼去获得图像，然后计算机在该系统中起着类似于人脑的作用，在数字化处理过后的图像中提取到有用信息加以处理与判断，完成检测，测量，控制等诸多要求。基于计算机视觉被使用于许多场合，如在无人机上对云南林场的火灾，瘟疫或树木砍伐情况拍摄的航空地图，在海关能监视嫌疑犯或违禁物品，在手术室中实现手术进程的视觉化效果。目前许多色彩视觉系统已经被用于农业分级。这些应用包括使用彩色制图系统来评估西红柿和枣的品质，使用彩色计算机视觉自动检测金色美味的苹果，使用人工智能的果实自动分级系统为桃分级以及使用机器视觉分类甜椒【2】。随着计算机图片处理技术的发展，也将在农业生产中占据更大的重量。比如将图像识别技术应用柑橘的分拣。
将计算机视觉技术应用于柑橘检测具有传统人工检测所无法比拟的优势。首先表面缺陷与大小、形状是柑橘好坏品质的重要特征，在大批量的柑橘分拣过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，而基于精准的计算机视觉技术进行实时监测，快速获取大量信息可以进行多层次分析做出综合判断，得出柑橘的优劣程度操纵机械完成柑橘分拣。这种分拣不仅可以排除人的如疲劳情绪等主观因素的干扰，而且还能够对这些指标进行定量描述,避免了因人而异的检测结果。与传统人工分拣相比，其省时省力且客观公正，减少了检测分级误差，能极大地提高了投放市场的产品质量。并且这种智能机械代替人的农业劳作，将人们从高度重复繁重的劳动中解放了出来，不仅缓解了农村劳动力日益紧缺的问题，更是实现了农业生产高度规模化、集约化、流水线化，使生产效率与自动化程度获得了极大的提高，农业所包含的科学技术越多对天灾的应对能力也更强，使弱势的传统农业转变为的新兴的智慧农业。
目录
第一章．引言 1
1.1研究背景 1
1.2计算机视觉 1
1.3国内外研究现状及趋势 2
1.4本文内容 3
第二章 柑橘分级系统的构建 4
2.1系统总体构架 4
2.2开发平台vs 4
2.3 opencv平台 4
2.4计算机 5
第三章 静态图像处理 6
3.1柑橘图像的获取与预处理 6
3.1.1均值滤波 6
3.1.2高斯滤波 7
3.1.3中值滤波 8
3.1.4双边滤波 8
3.2水果颜色检测 9
3.2.1彩色模型的选择 9
3.2.2 HSV模型 9
3.2.3 颜色检测 10
第四章 柑橘特征提取 13
4.1柑橘边缘检测 13
4.1.1 罗伯茨算子 13
4.1.2 Sobel算子 13
4.1.3 Laplance算子 14
4.1.4 Canny算子 15
4.2 柑橘的轮廓特征 15
4.2.1柑橘轮廓的寻找 16
4.2.2柑橘轮廓的绘制 16
4.2.3轮廓的流程图 16
4.3 柑橘大小分级 18
4 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
.3.1圆心特征 18
4.3.2面积特征 19
4.3.3周长特征 19
4.3.3轮廓实际周长与面积 20
4.4柑橘的颜色直方图 20
4.4.1颜色直方图 20
4.4.2 HSV图像的直方图 21
第五章 结语 24
5.1总结 24
5.2展望 24
参考文献 25
致谢 26
第一章．引言
1.1研究背景
农业在我国国民经济中占据基础地位，但我国农业仍存在生产效率不高【1】，如何充分利用技术提升中国农业的保障力与竞争力，以促进农业技术的进步从提高生产力，实现智慧农业的蓝图。当代农业在世界科技创新浪潮推动下逐渐往高级阶段发展，实现传统农业在生产、交易、流通等关键功能的整体性、系统性、颠覆式的重构，实现传统农业中实体经济与信息技术和虚拟经济在相互交融后、升级为更高级的农业经济组织模式的再造，实现以全程产业链为载体、涵盖新质量标准的制定、追踪、检测、评估、认证等全要素的生产标准体系的新建。它将有力推动农业产业全面升级、带动消费升级，它将极大地促进农村经济发展和农民致富脱贫，是中国特色的农业发展的必由之路。毋庸置疑水果种植是农业生产的重要组成部分，并且随着中国经济在党领导下不断增长，人们对生活品质的要求也随着收入的节节上升有着了越来越高的期望，水果作为对键康有益的食品他消费量也获得长足的提高。根据相关的水果行业统计的数据表明，中国人均水果消费量有庞大的需求，国家统计局发布的《中国统计年鉴2018》显示：2016年我国柑桔总产量为3764.9万吨2017年我国柑桔总产量达到3816.8万吨，产量较2016年同期增长1.38%。水果分级作为水果进入流通的首要过程，智能的水果自动分拣系统能够为水果的质量多一重保障，其中柑橘自动分拣技术以农业产品为纽带，以计算机图视觉技术为手段，融合农业生产、流通将在农业的产业升级中添砖添瓦。
1.2计算机视觉
计算机视觉是指利用机器效仿人类的视觉系统，其中摄像机等机器视觉产品代替人眼去获得图像，然后计算机在该系统中起着类似于人脑的作用，在数字化处理过后的图像中提取到有用信息加以处理与判断，完成检测，测量，控制等诸多要求。基于计算机视觉被使用于许多场合，如在无人机上对云南林场的火灾，瘟疫或树木砍伐情况拍摄的航空地图，在海关能监视嫌疑犯或违禁物品，在手术室中实现手术进程的视觉化效果。目前许多色彩视觉系统已经被用于农业分级。这些应用包括使用彩色制图系统来评估西红柿和枣的品质，使用彩色计算机视觉自动检测金色美味的苹果，使用人工智能的果实自动分级系统为桃分级以及使用机器视觉分类甜椒【2】。随着计算机图片处理技术的发展，也将在农业生产中占据更大的重量。比如将图像识别技术应用柑橘的分拣。
将计算机视觉技术应用于柑橘检测具有传统人工检测所无法比拟的优势。首先表面缺陷与大小、形状是柑橘好坏品质的重要特征，在大批量的柑橘分拣过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，而基于精准的计算机视觉技术进行实时监测，快速获取大量信息可以进行多层次分析做出综合判断，得出柑橘的优劣程度操纵机械完成柑橘分拣。这种分拣不仅可以排除人的如疲劳情绪等主观因素的干扰，而且还能够对这些指标进行定量描述,避免了因人而异的检测结果。与传统人工分拣相比，其省时省力且客观公正，减少了检测分级误差，能极大地提高了投放市场的产品质量。并且这种智能机械代替人的农业劳作，将人们从高度重复繁重的劳动中解放了出来，不仅缓解了农村劳动力日益紧缺的问题，更是实现了农业生产高度规模化、集约化、流水线化，使生产效率与自动化程度获得了极大的提高，农业所包含的科学技术越多对天灾的应对能力也更强，使弱势的传统农业转变为的新兴的智慧农业。
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