本文主要是介绍2023年亚太杯数学建模A题水果采摘机器人的图像识别功能（免费思路），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！
中国是世界上最大的苹果生产国，年产量约为 3500 万吨。同时，中国也是世界上最大的苹果出口国，世界上每两个苹果中就有一个出口到国。世界上每两个苹果中就有一个来自中国，中国出口的苹果占全球出口量的六分之一以上。来自中国。中国提出了 "一带一路 "倡议（BRI），这是构建全球社会、共享未来的重要支柱。
中国提出了 "一带一路 "倡议（BRI），这是建设具有共同未来的全球社会的重要支柱。得益于这一倡议，越南、孟加拉国、菲律宾印度尼西亚等沿线国家已成为中国苹果的主要出口目的地。
苹果采摘主要依靠人工采摘。苹果成熟时，苹果产区在几天内就需要大量采摘工人。
苹果产区几天内就需要大量采摘工人。但大多数当地但当地农民大多在自家果园种植苹果。此外，农业工人的老龄化和年轻人外出务工的现象也导致了苹果采摘季节的劳动力短缺。为解决这一问题，中国从 2011 年左右开始研究可采摘苹果的机器人，并在今年为解决这一问题，中国从 2011 年左右开始研究可采摘苹果的机器人，并取得了重大展。
然而，由于果园环境不同于可控实验环境，各种苹果采摘机器人在世界范围内的推广和应用还不够理想。由于果园环境不同于受控实验环境，各种苹果采摘机器人在全球范围内的推广和应用还不够理想。
在复杂和非结构化的果园环境中，大多数现有机器人无法能准确识别 "树叶遮挡"、"树枝遮挡"、"果实遮挡 "和 "混合遮挡 "等障碍物。"混合遮挡 "等障碍物。如果不根据实际场景进行精确判断就直接摘苹果 如果不根据实际情况做出精确判断就直接采摘苹果，很可能会损坏果实，甚至对采摘手和机械臂造成伤害。这将对采摘效率和果实质量产生不利影响 果的质量，导致更大的损失。此外 此外，不同收获水果的识别和分类也非常重要，如分类程序、加工、包装和运输、 加工、包装和运输的程序。然而，许多水果的颜色、形状和大小与苹果十分相似、 然而，许多水果的颜色、形状和大小与苹果十分相似，这给采后识别苹果带来了很大困难。
本竞赛旨在通过分析和提取标注苹果图像的特征，建立一个识别率高、速度快、精度高的苹果图像识别模型。通过分析和提取标注水果图像的特征，建立一个识别率高、速度快、准确率高的苹果图像识别模型 对图像进行数据分析，如自动计算图像中苹果的数量、位置、成熟度和质量。自动计算图像中苹果的数量、位置、成熟度以及估算质量。具体任务如下 ：
问题 1：计数苹果
根据附件 1 中提供的可收获苹果的图像数据集，提取图像特征，建立数学模型，计算每幅图像中的苹果数量，并绘制附件 1 中所有苹果分布的直方图。
其中附件 1下面该文件夹包含200张可收割苹果的图像，每张图像的大小为270*180像素。：
思路实现：
（1）. 数据准备
了解数据集：首先熟悉附件 1 中的200张苹果图像。注意图像的质量、背景、苹果的颜色和大小等特征。
图像格式处理：确保所有图像都是以一种统一的格式（如JPEG、PNG）存储，且大小为270x180像素。
（2）. 图像预处理
去噪和增强：由于实际场景中可能存在噪声，需要进行图像去噪处理。同时，通过增强图像对比度或亮度来突出苹果。
色彩空间转换：将图像从RGB色彩空间转换到更适合苹果识别的色彩空间，如HSV色彩空间。
高斯模糊与开闭运算的作用
在提取目标的时候，我们通常首先对原图像做一个高斯模糊操作，这是起到了减少图像噪声以及增强图像在不同比例大小下的图像效果；那么开闭运算通常是在获取到二值图像的边界信息后进行，这是主要起到了封闭提取目标边界的作用。对于目标物轮廓等几何信息的获取来说，通常如何检验与封闭几何边界是最为重要的操作。
（3）. 特征提取
边缘检测和分割：使用如Canny边缘检测算法来识别苹果的轮廓。
颜色识别：根据苹果的颜色特征，可以采用颜色阈值技术来识别苹果。
阈值分割：根据苹果的颜色设置合适的HSV阈值，以区分苹果和背景。
形态学操作：进行膨胀和腐蚀等形态学操作，以改善苹果轮廓的连续性
（4）. 苹果识别与计数
轮廓识别和计数：识别单独的苹果轮廓，并对它们进行计数。这可以通过查找轮廓的封闭区域并应用适当的大小和形状过滤来实现。
5. 数据分析与可视化
数据整合：收集所有图像中苹果的数量数据。
绘制直方图：使用这些数据绘制一个直方图，展示不同图像中苹果数量的分布。
问题 2：估计苹果的位置
根据附录 1 中提供的可收获苹果的图像数据集，在每幅图像中确定苹果的
以图像左下角为坐标原点，确定每幅图像中苹果的位置。
并绘制附件 1 中所有苹果几何坐标的二维散点图。
解题思路：
基于问题1 我们已经得到了苹果轮廓信息 ，在此基础上我 对于每个苹果轮廓，计算其几何中心或重心。这可以通过计算轮廓点的平均坐标来完成。
坐标转换：将每个苹果的中心坐标转换成以图像左下角为原点的坐标系统。这可能需要根据图像尺寸调整y坐标值。
坐标记录：记录每幅图像中每个苹果的坐标。
数据整合：将所有图像中的苹果坐标整合到一起。
散点图：使用数据可视化工具（如Matplotlib）绘制二维散点图，显示所有苹果的位置。
问题 3：估计苹果的成熟度
根据附录 1 中提供的可收获苹果的图像数据集，建立一个建立数学模型，计算每幅图像中苹果的成熟度，并绘制所有苹果的成熟度分布直方图。
附件 1 中所有苹果的成熟度分布。
解题思路：
成熟度的评估通常与苹果的颜色变化有关，例如，从绿色到黄色或红色。由第一问第二问，我们已经得到了苹果的轮廓和中心点坐标位置， 根据这些信息。我们对每个苹果进行对每个苹果轮廓内的像素进行颜色分析。可以考虑提取颜色直方图，重点关注特定的颜色范围（例如，红色、黄色和绿色）。
纹理分析（可选）：若果实成熟度与纹理相关，可以考虑使用纹理分析方法。
定义成熟度指标：基于颜色和/或纹理特征定义一个成熟度指标。例如，成熟苹果可能在红色频道有更高的值。
数学模型：基于颜色比例或颜色变化率的数学模型来量化成熟度。例如，红色和绿色像素比例的变化可以是一个指标。
成熟度评分 = (红色像素比例 - 绿色像素比例) / (红色像素比例 + 绿色像素比例 + 黄色像素比例)
对每个苹果应用成熟度模型，得出一个成熟度评分。记录所有苹果的成熟度评分。使用数据可视化工具绘制成熟度分布的直方图。
问题 4：估算苹果的质量
根据附录 1 中提供的可收获苹果的图像数据集，计算每幅图像中苹果的二维面积，图像左下角为 坐标原点，计算每幅图像中苹果的二维面积，估算苹果的质量，并绘制附件 1 中所有苹果质量分布的直方图。并绘制附件 1 中所有苹果的质量分布直方图。
解题思路：
基于前3问，我们已经得到了苹果所有的坐标以及轮廓：对于每个苹果轮廓，计算其在二维图像中的面积。这可以通过轮廓内像素的数量或使用OpenCV中的contourArea函数来实现。
坐标调整：如有必要，将轮廓坐标调整至以图像左下角为原点的坐标系统，建立面积-质量关系模型：基于已知数据（如果有）或文献中的通用数据，建立苹果面积与其质量之间的关系。例如，可以假设质量与面积成正比。
质量估算：应用这个模型到每个苹果的面积上，估算其质量。
问题 5：苹果的识别
根据附录 2 中提供的收获水果图像数据集，提取图像特征，训练苹果识别模型，并绘制苹果质量分布直方图特征，训练苹果识别模型，识别附录 3 中的苹果，并绘制苹果 ID 编号的分布直方图。并绘制附件 3 中所有苹果图像 ID 编号的分布直方图。
解题思路：
基于注意力机制的YOLOv5 目标检测对附录2水果数据集进行训练，提取特征后能直接
选择模型：根据需求选择 YOLOv8 或 YOLOv5。考虑模型大小和性能需求，选择适合的版本（例如YOLOv5的s/m/l/x版本）。配置文件调整：根据任务需求调整模型配置文件，如类别数、锚点设置等。
模型训练：使用标注的训练集对模型进行训练。需要监控损失函数和准确率，确保模型当地学习。
后续资料
https://docs.qq.com/doc/DVUNua1lSRWl1ZVdH
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