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A题就是我们机器学习中的一个图像识别#xff0c;他是水果图像识别#xff0c;就是苹果识别的一个问题#xff0c;我们用到的方法基本是使用深度学习中的卷积神经网络来进行识别和分类
问题一#xff1a;基于附件1中…已经完成A题完整思路代码文末名片查看获取
A题就是我们机器学习中的一个图像识别他是水果图像识别就是苹果识别的一个问题我们用到的方法基本是使用深度学习中的卷积神经网络来进行识别和分类
问题一基于附件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的数量并绘制附件1中所有苹果的分布直方图。
我们看问题一要求计算每张图像中苹果的数量。解决这个问题的关键在于准确地识别图像中每一个苹果并区分它们。可以看到附件1给出的图片它的背景都是不一样的我们要区分苹果和它自身环境的背景要去增强图片的一个对比度让他们能够更好的区分开来可以使用使用OpenCV结合一些高级的图像分割算法例如基于深度学习的分割方法或更复杂的传统图像处理技术。
import cv2
import numpy as np
import globdef preprocess_image(image):# 转换到HSV颜色空间hsv cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 定义苹果颜色的范围lower_red1 np.array([0, 100, 100])upper_red1 np.array([10, 255, 255])lower_red2 np.array([160, 100, 100])upper_red2 np.array([180, 255, 255])# 根据颜色阈值创建掩码mask1 cv2.inRange(hsv, lower_red1, upper_red1)mask2 cv2.inRange(hsv, lower_red2, upper_red2)mask cv2.bitwise_or(mask1, mask2)# 形态学操作改善掩码kernel np.ones((5, 5), np.uint8)mask cv2.erode(mask, kernel, iterations2)mask cv2.dilate(mask, kernel, iterations2)return maskdef count_apples(image_path):image cv2.imread(image_path)processed_image preprocess_image(image)# 寻找轮廓contours, _ cv2.findContours(processed_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 计算苹果数量return len(contours)# 读取图像
image_paths glob.glob(你本地的图像文件夹路径) # 修改为你的图像文件夹路径
total_apples 0for path in image_paths:total_apples count_apples(path)print(f总苹果数量: {total_apples})
问题二根据附件1中提供的可收获苹果的图像数据集以图像的左下角为坐标原点确定每个图像中苹果的位置并绘制附件1中所有苹果的几何坐标的二维散点图。
问题二要我们去评估苹果的一个位置这个问题核心在于去准确地定位图像中的苹果。最合适的方法是使用深度学习中的目标检测算法。会用到的就是卷积神经网络CNN里面会用到包括YOLO和Faster R-CNN。这些算法能够在图像中同时识别出多个苹果并给出它们的位置。为了训练这样的模型我们需要一个带有标注信息的数据集即每个苹果在图像中的确切位置和尺寸。可以用“边界框”来表示边界框就是围绕苹果的矩形框用两个坐标左上角和右下角来描述。这个就像在地图上标记重要地点是一样一旦我们有了这些带标记的数据就可以开始训练我们的模型了
在训练模型之前对图像进行预处理是关键。这包括调整图像大小以适应模型输入、可能的归一化步骤使像素值在0到1之间以及其他图像增强技术去增强对比度和颜色平衡。 问题三基于附件1中提供的可收获苹果的图像数据集建立数学模型计算每幅图像中苹果的成熟度并绘制附件1中所有苹果成熟度分布的直方图。
估计苹果成熟度的问题可以看作是一个复合问题它涉及到图像处理和模式识别的多个方面。我们首先需要识别出影响成熟度的关键图像特征。这些包括苹果的颜色、纹理、大小和形状。颜色是一个直观的特征因为成熟度往往与苹果的颜色变化密切相关。纹理分析可以揭示成熟苹果表面的微妙变化而大小和形状可能也与成熟度有关。我们可以使用一些高级的图像处理技术比如局部二值模式LBP来提取苹果表面的细微纹理特征。他们能够捕捉到成熟度变化过程中苹果表面纹理的微妙变化。成熟度判定我们依旧是采用卷积神经网络来自动提取和学习影响成熟度的特征。 问题四根据附件1中提供的收获苹果的图像数据集计算每个图像左下角的苹果的二维面积为3坐标原点估算苹果的质量并绘制附件1中所有苹果的质量分布的直方图。
这个问题有点复杂需要我们去估计苹果质量的它会涉及到将二维图像信息转换为对三维物体质量的估计。我们首先需要从图像中估计苹果的真实大小。这会涉及到立体视觉技术我们要根据附件中提供的多角度的图像来利用这些图像重建苹果的三维模型去准确地估计它的尺寸。
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