CN119399239A 一种基于机器视觉的生猪胴体分割方法 （西安笨笨畜牧有限公司）

概率设置为0；若该帧图像中该像素不属于前景2个像素属于前景区域，将该像素的背景概率设置为0；若该帧图像中该像素不属于前景区域，计算该像素的第一前景程度根据前景区域在连续帧图像中根据背景概率筛选背景像素；根据背景像素的像素值构建背景模判断前一帧图像中是否存在与目标区域有交集率大于预设阈值的前景区域，若不存基于目标区域对后面帧也进行预测得到目标区域在后面帧图像中对应的所有疑似前在前面帧或者后面帧图像中获取衍生出所述疑似前景区域的前景区域记为基准区域；获取所述疑似前景区域所在图像与基准区域所获取任意一个前景区域在连续帧中的对应前景区域，并将该前景景区域与前一帧图像中的对应前景区域的并集面积除以交集面积得到该前景区域在该帧若所述疑似前景区域是基于前一帧图像中的区域获得，则获取所3若所述疑似前景区域是基于后一帧图像中的区域获得，则往后寻对生猪视频的每帧图像进行灰度化处理得到每帧图像的灰度图像帧差图像中的各连通区域的最外侧边缘线所包围的区域作计算局部区域或者窗口中每个像素在各通道中的颜色值获取一个位置在连续帧中的背景像素，利用一个位置在连续帧中的背获取新采集的生猪图像，判断新采集的生猪图像中一个像将新采集的生猪图像中所有前景像素构成的连通域作为生猪4除背景模型构建所需像素中的运动目标像素来实现准确的背景模型构建成为本发明的研[0005]为解决如何通过排除背景模型构建所需像素中的运动目标像素来实现准确的背区域，计算该像素的第一前景程度根据前景区域5疑似前景区域所在帧的前一帧图像中获取与疑似前景区域同位置区域作为疑似前景区域，基于目标区域对后面帧也进行预测得到目标区域在后面帧图像中对应的所有疑在前面帧或者后面帧图像中获取衍生出所述疑似前景区域的前景区域记为基准的前景区域与前一帧图像中的对应前景区域的并集面积除以交集面积得到该前景区域在[0010]本发明通过分析前后两帧前景区域的变化情况来准确反映单帧内的前景区域的6在前一帧图像中对应的区域，若所述疑似前景区域在前一帧图像中对应的区域为前景区理后帧差图像中的各连通区域的最外侧边缘线所包围的区域作为运动背景模型中的分布位置，若分布位置处于[u-3o,⃞+3o]范围外，则判定该像素为前景将新采集的生猪图像中所有前景像素构成的连通域作为生猪通过引入第一前景程度和第二前景程度判定像素为前景区7[0020]通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，[0023]请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于机器视觉的生猪胴体分素的预设局部区域的特征向量，计算该像素的预设区域与各预设窗口的特征向量的相似8[0035]需要进一步说明的是，若一帧的一个像素的周围像素在[0037]其中，根据前景区域在连续帧图像中的位置预测前景区域在当前帧图像中的位景区域的预测准确情况，越大说明生猪的形变较大，利用之9域的交集与并集的比率。本实施例以交集率取0.8为例进行叙述，其他实施例可以[0042]判断疑似前景区域所在帧的前一帧中是否存在于疑似前景区域交集率大于预设[0043]基于目标区域对后面帧也进行预测得到目标区域在后面帧图像中对应的所有疑在前一帧图像中对应的区域，若所述疑似前景区域在前一帧图像中对应的区域为前景区[0048]在前面帧或者后面帧图像中获取衍生出所述疑似前景区域的前景区域记为基准的前景区域与前一帧图像中的对应前景区域的并集面积除以交集面积得到该前景区域在[0051]需要说明的是，上述步骤是通过移动预测的方式来反映各像素为前景像素的概颜色值的出现频率，将所有种综合颜色值的出现频率构成的向量作为局部区域的特征向[0058]S23：将第一前景程度与第二前景程度的乘积取倒数之后进行归一化处理得到背背景模型