如何利用无人机拍摄的数码照片测量鸟卵的长短径

Question

我想通过无人机拍摄的鸟卵的数码照片，测量鸟卵的长短径数据。无人机可以实现在鸟巢上方的一定距离拍摄鸟卵在鸟巢中的俯视照片，可以获取照片每个像素对应的实际距离，但鸟卵在巢中的朝向和位置不相同（可能拍不到鸟卵的正侧面等方向），而且可能存在遮挡。想请教一下实现这样的目标大概需要用到什么方法？大致的思路是怎么样的呢？谢谢！

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

理解您的需求，您需要从无人机拍摄的鸟卵照片中精确测量鸟卵的长短径。由于实际情况复杂（如角度不一致、遮挡问题等），这里提供一种基于图像处理和计算机视觉的大致思路，并非完整代码实现，但可以指导您构建解决方案：

1. 图像预处理：

   • 导入所需库：OpenCV, NumPy, Matplotlib 等

   import cv2
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   

   • 加载图片并转换为灰度图

   img = cv2.imread('drone_egg_photo.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
   

2. 鸟卵检测与定位：

   • 使用边缘检测算法（如 Canny 或 Hough 线变换）找到鸟卵轮廓

   edges = cv2.Canny(img, threshold1, threshold2)
   contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
   

   • 过滤出可能是鸟卵的较大封闭轮廓

   egg_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
   

3. 鸟卵形状分析：

   • 计算最小外接圆或椭圆以逼近鸟卵形状

   (x, y), (MA, ma), angle = cv2.fitEllipse(egg_contour)
   

   • MA 和 ma 分别代表长轴半径和短轴半径，即鸟卵的长短径

4. 尺寸校准：

   • 利用已知像素对应的实际距离进行尺寸转换

   pixel_to_mm_ratio = known_distance / known_pixel_length
   long_axis = MA * pixel_to_mm_ratio
   short_axis = ma * pixel_to_mm_ratio
   

5. 处理特殊情况：

   • 对于朝向不正、部分遮挡的情况，可能需要结合多张不同角度的照片或者使用更复杂的3D重建技术来提高精度。

以上步骤是一个简化版的流程，实际应用时需要根据具体情况进行调整优化。此外，需要注意的是在进行尺寸转换前，确保无人机拍摄时相机参数（焦距、飞行高度、镜头畸变参数等）已知，并据此进行几何校正和尺度转换。