基于计算机视觉的3种金枪鱼属鱼类形态指标自动测量研究
金枪鱼类是我国远洋渔业重要的捕捞对象,其形态指标对研究金枪鱼类的生长、发育和生活史具有重要意义.人工测量形态指标是一种非常繁琐且低效率的测量方法,而计算机视觉是一种高效和客观的自动测量方法.因此,本文通过计算机视觉库OpenCV对3种金枪鱼类图像进行预处理,主要利用双边滤波、灰度变换、二值化处理和提取轮廓等图像处理技术得到金枪鱼类形态轮廓图像.根据预先选定的特征点,利用计算机视觉技术遍历轮廓图像上所有的像素点,并自动定位出每张轮廓图像的预选特征点共17个.利用计算机视觉技术遍历得到的特征点位置,自动测量出3种金枪鱼的形态指标像素长度,并计算出形态指标实际长度.还分析自动测量与人工测量形态指标的绝对误差和相对误差.研究结果表明,通过计算机视觉技术对3种金枪鱼的形态指标的自动测量效果较好,大眼金枪鱼、黄鳍金枪鱼和长鳍金枪鱼的12个形态指标的绝对误差范围分别为0～1.46 cm、0～1.73 cm、0～1.32 cm,其相对误差范围分别为0.01％～5.84％、0％～6.17％、0％～6.89％.本研究以期为金枪鱼类智能识别提供前期工作基础,也为其他鱼类自动测量研究提供基础参考.
计算机视觉;金枪鱼属;形态轮廓;特征点;形态指标;自动测量
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P714+.5(海洋调查与观测)
国家重点研发计划;上海市高校特聘教授"东方学者"岗位计划;上海市科委地方高校能力建设项目;上海市科技创新行动计划
2021-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
105-115
