CN119399256A 一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法 （吉林大学）

号一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检本发明公开了一种基于机器视觉的玉米秸测图像输入至预训练模型中得出待检测图像中的每个玉米秸秆对应的长度；模型的训练过程基于最小外接矩形拟合计算出每个面积对应的2获取待检测图像，并将待检测图像输入至预训练模型中得获取玉米秸秆的实验图像数据，并对所述实验图像数据进行空域内的对所述增强后的图像数据进行分割提取，并对分割得到的连通区域每个连通区域对应面积，基于最小外接矩形拟合计算出每个面积对应的玉米秸秆的长度，2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法，其特征在3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法，其特征在4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法，其特征在检测模块用于：获取待检测图像，并将待检测图像输入至预训练模获取玉米秸秆的实验图像数据，并对所述实验图像数据进行空域内的对所述增强后的图像数据进行分割提取，并对分割得到的连通区域每个连通区域对应面积，基于最小外接矩形拟合计算出每个面积对应的玉米秸秆的长度，6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测系统，其特征在7.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测系统，其特征在8.根据权利要求7所述的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测系统，其特征在34获取玉米秸秆的实验图像数据，并对所述实验图像数据进行空域内的变换处理，5获取玉米秸秆的实验图像数据，并对所述实验图像数据进行空域内的变换处理，式所取得的有益效果，可以参见上述对第一方面及其对应的可能的实现方式的技术效果，6[0018]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例的详细描述，本发明的其它特图1为本发明实施例的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法的流程示图2为本发明实施例的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法的流程示图3为本发明实施例的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法的切碎秸图4为本发明实施例的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法的灰度化图5为本发明实施例的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法的非线性图6为本发明实施例的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法的5*5中图7为本发明实施例的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法的基于图8为本发明实施例的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法的基于图9为本发明实施例的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法的形态学图10为本发明实施例的一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法的流程获取玉米秸秆的实验图像数据，并对所述实验图像数据进行空域内的变换处理，7的用于进行区域锁定的规则或不规则区域并将该预设范围作为滑动窗口在原始图像中表，按照排序表中的顺序提取相交个数最多且相同的多个旋转中心点以及对应的旋转角点以及旋转角度以及线段的还原，直至选出满足条件的旋转中心点以及对应的旋转角度，8变换操作通过使用函数double(I1)+0.006*double(I1).*(255_double(I1))对灰所述的边缘检测操作通过使用函数edge(I1,'sobel')对分割好的黑白图像进行Sobel算子处理，所述的形态学开闭运算操作通过使用函数strel('disk',3)对边缘检测后的图像进标记过程具体通过使用函数bwlabel(I1)对连通区域进行标记，通过使用9获取玉米秸秆的实验图像数据，并对所述实验图像数据进行空域内的变换处理，电子设备300可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或多个处存储器310中存储有至少一条计算机程序330，该至少一条计算机程序330由该一个或多个