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一种基于图像识别的生猪胴体尺寸测量方法2素点的灰度特性,Fj为以第i个像素点为中心的设定窗口内的第i个像素点的灰度特性,normo为归一化函数;口内第i个像素点的梯度幅值,为以第i个像素点为中心的设定窗口内所有像素点的灰度述第i个像素点的灰度特性,式中,E;为第i个像素点的灰度值,Ej为以第i个像素点为中心的设定窗口内第i个像素点的灰度值,n为设定窗口内像素点的3[0004]申请公布号为CN118967771A的专利申请文件公开了基于深度学习的屠宰线胴体[0005]然而,上述技术方案仅仅基于现有深度学习模型对生猪4像素点为中心的设定窗口内的第个像素点的灰度特性,normo为归一化函数;所述灰度素点为中心的设定窗口内第i个像素点的梯度幅值,为以第i个像素点为中心的设定窗口5[0021]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图1是示意性示出根据本发明的实施例的一种基于图像识别的生猪胴体尺寸测量明中的实施例,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,[0025]如图1所示,本发明的实施例的一种基于图像识别的生猪胴体尺寸测量方法流程67像素点的噪声影响值,Bj为以第i个像素点为中个像素点的灰度值,E为以第i个像素点为中心的设定窗口内所有通过计算每个像素的灰度差异和灰度特性差异,综合得出该像素的噪声影响值。噪声影响值反映了像素在图像中的异常性,即其与周围像素的灰度差异和灰度特性差异。定窗口内第i个像素点的梯度幅值,为以第i个像素点为中心的设定窗口内所有像素点的[0040]灰度特性公式通过引入梯度幅值和灰度方差,考虑了图像的局部变化和纹理特像素点与其邻域像素的灰度差异较大,说明该像素可能位于图像

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