基于计算机视觉的苹果成熟度检测系统设计与实现

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@小白创作中心

基于计算机视觉的苹果成熟度检测系统设计与实现

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CSDN

https://blog.csdn.net/ASASASASASASAB/article/details/136688403

近年来，农业领域对于高效果、智能化的农作物成熟检测系统的需求不断增加。其中，苹果成熟检测是一个重要的挑战，因为果实成熟度的准确评估对于果园管理、采摘和销售具有重要意义。传统的人工检测方法费时费力，并且容易受主观因素影响。因此，基于计算机视觉的苹果成熟检测系统的研究和开发具有重要的实际价值和广阔的应用前景。

数据集构建

由于网络上没有现有的合适的数据集，我们决定自己进行网络爬取，收集了大量的苹果图像数据集，包括不同品种和成熟度的苹果。通过爬取多个水果市场和果园的图片，我们能够获取真实的场景和多样的环境，从而构建一个全新的、具有多样性的数据集。这个自制的数据集为苹果成熟检测研究提供了更准确、可靠的数据基础，并为该领域的发展做出积极贡献。

为了增加数据的多样性和鲁棒性，我们对自制的数据集进行了进一步的扩充。我们采用数据增强技术，如随机翻转、旋转、缩放和亮度调整等，生成更多样的数据样本。此外，我们还采用实例级别的标注，标注苹果的位置和成熟度等信息，以提供更详细和准确的训练数据。这种数据扩充策略有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性，使其能够在不同场景和条件下进行准确的苹果成熟度检测。

设计思路

Fitcecoc 分类模型步骤适用于 MATLAB 2014 版本及之后的多分类任务，无需额外导入工具箱，使用方便快捷。苹果的分类判别模型步骤如下：

准备包含红色和黄色苹果共八种成熟度的训练集和测试集图像
对苹果图像进行处理，提取感兴趣的苹果果实区域
尝试提取苹果图像中的不同颜色、形状、纹理等特征，并以测试集混淆矩阵分类结果为依据，选择最佳特征作为模型输入，并编写一个名为 extractFeature() 的合并特征函数，输出训练集和测试集的特征向量及标签
调用合并特征函数获取训练和测试所需的特征向量和标签，使用 MATLAB 自带的 SVM 训练函数 Fitcecoc() 进行模型训练，并使用 predict() 函数进行预测，从而进行 SVM 的训练和测试，得到苹果图像测试集的成熟度分类准确率(Acc)结果

Fitcecoc分类模型的特征提取是从苹果图像中提取相关特征以用于模型训练和分类。这包括颜色特征、形状特征、纹理特征以及深度学习特征。颜色特征可以通过颜色通道分布或统计特征来描述苹果的颜色信息。形状特征关注苹果的轮廓、周长和面积等形状属性。纹理特征描述苹果表面的纹理信息，如对比度和能量。深度学习特征则利用预训练的卷积神经网络提取苹果图像的深层特征。综合利用多种特征可以获得更全面和准确的苹果表示。通过这些特征提取方法，Fitcecoc分类模型可以更好地对苹果图像进行分类，为果园管理和苹果品质检测提供有力支持。

在苹果图像处理中，尺寸归一化、图像去噪、图像增强和阈值分割等方法起着重要作用。尺寸归一化可以统一苹果图像的尺寸，使其具有一致的特征。最近邻插值和线性插值是常用的插值方法，可根据需求选择合适的插值方法进行尺寸调整。图像去噪通过均值滤波等技术降低噪声的影响，使苹果图像更清晰。图像增强方法如直方图均衡化可以增加图像的对比度和细节，提升果实的可视化效果。阈值分割可通过优化处理后的RGB分量进行阈值设定，获得边缘清晰的苹果感兴趣区域。这些图像处理方法相互结合，可以改善苹果图像的质量和特征，为后续的苹果分类、检测和分析提供更准确和可靠的数据基础。

卷积神经网络（CNN）在提取苹果图像的深层特征方面具有显著优势。通过卷积层、激活层、池化层和全连接层的组合，CNN能够逐层提取苹果图像的抽象特征，从低级特征如边缘、纹理到高级特征如形状、颜色。卷积层通过卷积核的滑动窗口操作，捕捉图像局部信息，激活函数引入非线性变换，增加网络的表达能力。池化层则对特征图进行下采样，保留主要特征并减少参数数量。全连接层将池化层的输出连接到输出层，学习图像的高级特征表示。通过反向传播算法进行训练，CNN能够自动学习苹果图像中与分类、检测和识别相关的特征。卷积神经网络的优势在于其对图像的局部性和平移不变性的建模能力，能够有效地提取苹果图像的深层特征，提高苹果图像处理任务的准确性和性能。

相关代码示例

def extract_features(image):
    hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    h_mean = np.mean(hsv_image[:, :, 0])
    s_mean = np.mean(hsv_image[:, :, 1])
    v_mean = np.mean(hsv_image[:, :, 2])
    r_mean = np.mean(image[:, :, 2])
    g_mean = np.mean(image[:, :, 1])
    b_mean = np.mean(image[:, :, 0])
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    glcm = greycomatrix(gray_image, distances=[1], angles=[0], symmetric=True, normed=True)
    contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')[0, 0]
    correlation = greycoprops(glcm, 'correlation')[0, 0]
    energy = greycoprops(glcm, 'energy')[0, 0]
    homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')[0, 0]
    return [h_mean, s_mean, v_mean, r_mean, g_mean, b_mean, contrast, correlation, energy, homogeneity]

train_features = []
train_labels = []
for image, label in train_set:
    features = extract_features(image)
    train_features.append(features)
    train_labels.append(label)

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