叶片形状特征提取(概念/代码)

2023-10-20 21:40

本文主要是介绍叶片形状特征提取(概念/代码),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 本文主要介绍叶片形状特征提取的相关概念(后续附上matlab代码)

  • 叶片的基础特征

前提:叶片经过二值化(可以使用K-means进行)、降噪、膨胀、腐蚀、叶片轮廓(轮廓跟踪算法))

面积(S):叶片二值化,计算矩阵中白色像素点数量

周长(D):按照链码的计算方式,链码中偶数步的数量为N,奇数步的数量为M

重心(X_{c},Y_{c}):计算重心到边界的最短距离作为特征,记为(c)

凸包:QuickHull算法完成 (此处不再赘述,后续有执行代码)获取凸包的轮廓后可用来计算凸包的周长D_{t}凸包的面积S_{t}

长轴(L):叶片的轮廓上距离最长的两个点

短轴(W):叶片轮廓上与长轴互相垂直且距离最长的两个点

面积最小外接矩阵(S_{min}):叶片长轴与短轴的乘积

周长最小外接矩阵(D_{min}):以等间隔的角度使物体在90度的范围内旋转,每次旋转之后用水平外界矩阵对其进行拟合,记录下周长最小的外接矩阵的参数,长rect_{l} ,宽rect_{w}


附:叶片特征提取图像

                            

                   原图                           轮廓                            重心                           凸包                           长短轴               周长最小外接矩阵


  • 相对特征

前提:已经获取叶片基础特征)

面积凹凸比(CA):叶片面积/凸包面积                       CA=S/S_{t}

周长凹凸比(CP):叶片周长/凸包周长                       CP=D/D_{t}

形状参数(F):描述叶片紧凑程度                               F=4\pi S/D^{2}

圆形度(C):衡量叶片边界的复杂度                           C=D^{2}/S

狭长度(N):叶片长轴/叶片短轴                                 N=L/W

矩形度(R):叶片面积/面积最小外接矩阵面积          R=S/S_{min}

周长长宽比(PRP):叶片周长/长轴与短轴和              PRP=D/(L+W)

横纵比(Q):周长最小外接矩阵的长/宽                      Q=rect_{l}/rect_{w}

周径比(M):叶片周长/长轴                                         M=D/L

叶状性(Z):叶片重心到边界最短距离/短轴               Z=c/W

 

以上均为写一些相关论文以及查阅文献整理出来,如有错误可及时提出进行修改!

关于以上特征提取的相关代码,在下一篇博客中将会以函数的形式呈现,方便大家调用!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

这篇关于叶片形状特征提取(概念/代码)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44912943/article/details/107795686
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