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圆形植物识别定位的HSV模型研究
引用本文:李超超,张远东,王昌龙. 圆形植物识别定位的HSV模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(6): 220-223. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0060
作者姓名:李超超  张远东  王昌龙
作者单位:扬州大学 机械工程学院,江苏 扬州 225127
摘    要:圆形植物的识别定位是植物自动修剪设备的核心,针对圆形植物图像,采用传统图像分割方法因存在噪声难以完成有效分割,提出基于HSV模型的图像分割方法。该方法利用色调和饱和度分量对圆形植物图像进行图像分割处理,对分割图像进行形态学处理得到理想的圆形植物目标区域,并进行图像标定得出圆形植物的中心点坐标和半径尺寸。使用该方法可以有效地对圆形植物进行识别定位。

关 键 词:圆形植物  HSV模型  图像分割  形态学处理  

Research on HSV Model for Identifying and Locating Round Plants
LI Chaochao,ZHANG Yuandong,WANG Changlong. Research on HSV Model for Identifying and Locating Round Plants[J]. Computer Engineering and Applications, 2020, 56(6): 220-223. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1901-0060
Authors:LI Chaochao  ZHANG Yuandong  WANG Changlong
Affiliation:College of Mechanical Engineering, Yangzhou University, Yangzhou, Jiangsu 225127, China
Abstract:Recognition and location of circular plants is the core of automatic plant pruning equipment.For circular plant images,traditional image segmentation methods are difficult to achieve effective segmentation because of noise.An image segmentation method based on HSV model is proposed.In this method,the hue and saturation components are used to segment the circular plant image.The ideal circular plant target area is obtained by morphological processing of the segmented image.The coordinates and radius dimensions of the center point of the circular plant are obtained by image calibration.This method can effectively identify and locate circular plants.
Keywords:circular plant  HSV model  image segmention  morphological processing
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