基于曼哈顿距离检测的马铃薯畸形识别

摘要：

使用曼哈顿距离检测法对马铃薯进行畸形识别.首先对采集的数据集进行灰度、二值化等图像预处理,获取马铃薯形状轮廓的最小外接圆,并提取所有轮廓曲线.使用Python库Skimage canny算法遍历马铃薯图像边缘,从而获得其轮廓线像素的点坐标,并与已获取最小外接圆坐标数据构成二维坐标矩阵,即可快速计算矩阵中每一列上下对应两点间的曼哈顿距离值,并绘制曼哈顿距离坐标图.通过观察曼哈顿距离曲线的走势、波峰个数以及波峰最大值与最小值间的差值(波峰差),即可判断马铃薯是否畸形.测试数据表明,马铃薯畸形识别的准确率约为96％.该方法简单、速度快、准确率高,具有潜在应用价值.

关键词：马铃薯、畸形、曼哈顿距离、坐标图、波峰差

所属期刊栏目：61

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省高校创新基金项目;甘肃农业大学青年导师基金项目

在线出版日期：2023-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：40-43