智慧农业-python

Question

通过摄像头反馈的玉米苗图片来进行检测株高，茎粗，第一节间距。怎么做

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要实现通过摄像头反馈的玉米苗图片进行检测株高、茎粗和第一节间距的功能，我们可以采用计算机视觉技术结合深度学习的方法。下面将详细描述这一过程，包括图像预处理、特征提取和测量。

1. 环境准备

首先，确保安装了必要的库：

pip install opencv-python numpy scipy matplotlib scikit-image tensorflow keras

2. 图像采集与预处理

使用摄像头捕获图像，并进行初步的图像预处理，如调整尺寸、灰度化等。

import cv2
import numpy as np

# 摄像头初始化
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 调整尺寸
    frame = cv2.resize(frame, (640, 480))
    
    # 转为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', gray)
    
    # 按q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 特征提取与测量

3.1 株高测量

株高可以通过识别玉米苗的顶部和底部来计算。可以使用边缘检测（如Canny）和霍夫变换找到直线，从而估计高度。

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
height = None

for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    if height is None or y2 > height:
        height = y2
print("株高:", height)

3.2 茎粗测量

茎的粗细可以通过轮廓检测并计算轮廓的最小外接圆半径来近似。

_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
stem_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(stem_contour)
print("茎粗:", radius)

3.3 第一节间距测量

第一节间距可能需要更复杂的算法，比如使用深度学习模型来定位关键点。这里简化为检测茎部附近的水平线段。

horizontal_lines = []
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    if abs(y2 - y1) < 10 and y1 > y:  # y是茎部位置
        horizontal_lines.append((y1, y2))

if len(horizontal_lines) >= 2:
    first_spacing = horizontal_lines[1][0] - horizontal_lines[0][0]
    print("第一节间距:", first_spacing)

4. 深度学习模型

对于更精确的测量，尤其是茎粗和第一节间距，可以训练一个深度学习模型（如U-Net），用于分割玉米苗的不同部分，然后基于分割结果进行测量。

5. 结果展示

最后，可以将测量结果在原图像上标注出来，便于直观理解。

cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), int(radius), (0, 255, 0), 2)
cv2.line(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('result', frame)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上步骤提供了一个基础框架，具体实现可能需要根据实际场景调整参数和方法。此外，深度学习模型的训练和优化是一个复杂的过程，需要大量的标注数据和计算资源。