形状识别-数芒果

Question

我希望能够处理一个芒果树的特写图像，以便我可以识别和计数芒果。芒果大致呈椭圆形或椭圆形状，与图像中的叶子和树枝有着独特的区别。我希望能够计算那些可能被其他物体覆盖了20%（但对人眼仍然明显）的芒果数量。我相信MatLab中有一个算法可以实现这一点，我会感激任何帮助或建议。

- Joy Buchanan

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http://opencv.willowgarage.com - MK.

请参见以下网址：https://dev59.com/2VjUa4cB1Zd3GeqPOR1s。 - MK.

Answer 1

我认为解决这个问题的更强大的方法是通过颜色将芒果与背景（即树叶）分割，并计算结果二进制图像中的连通组件数量。正如btown指出的那样，您可以使用bwconncomp和labelmatrix函数获取二进制图像的连通组件。

要通过颜色对芒果进行分割，首先将图像转换为HSV颜色空间，然后使用色调分量进行二值化处理。我相信芒果的色调成分与图像的其他部分不同。 这篇博客文章提供了一些关于如何在Matlab中实现这一点的见解。

- Alceu Costa

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一个例子可以在http://www.mathworks.com/help/toolbox/images/ref/labelmatrix.html找到。 - btown

@btwon已将建议的链接添加到问题答案中。 - Alceu Costa

关于颜色分割的示例，请参见如何将RGB图像转换为灰度图像但保留一种颜色？。 - gnovice

Answer 2

也许您可以：

1. 对图像进行预处理（灰度/阈值等）。
2. 从二进制图像中提取所有轮廓/连通组件。
3. 计算每个轮廓/连通组件的面积和周长。
4. 使用以下公式计算形状因子/圆度：

形状因子 - (4 * PI * 面积) / (周长^2)。这可以表明物体的形状。圆形具有最大的面积与周长比，对于完美的圆形，该公式将趋近于1。正方形约为0.78。细线状物体的形状因子最低，接近于0。

圆度 - (周长^2) / 4 * PI * 面积）。这是形状因子的倒数值，对于习惯使用它的人来说。圆形的值略大于或等于1。其他形状的值会增加。

因此，您可以近似计算出“理想”芒果的形状因子，并查看任何组件是否位于近似值内？

详见this获取更多细节。

- Jeb

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在这种特定情况下使用形状度量可能有些困难，因为一些对象（芒果）可能会被叶子部分遮挡。 - Alceu Costa

真的；您可以使用此方法与您的方法一起验证不规则形状（遮挡的芒果），通过返回并获取不规则“潜在芒果”轮廓的位置给出的色调颜色信息。实际上，您可以对所有轮廓进行验证。但是，您必须事先知道哪个色调值范围被认为是芒果。+1 您的方法！ - Jeb