作物株型形态参数,一直是作物栽培及育种中所关注的指标。以粮食作物玉米的株形图像为研究对象,基于Intel公司的开源计算机视觉库OpenCV,以Microsoft Visual Studio 2008为开发平台,综合运用图像处理与分析技术,提出了一种适应玉米株形...作物株型形态参数,一直是作物栽培及育种中所关注的指标。以粮食作物玉米的株形图像为研究对象,基于Intel公司的开源计算机视觉库OpenCV,以Microsoft Visual Studio 2008为开发平台,综合运用图像处理与分析技术,提出了一种适应玉米株形骨架提取的简便算法,并开发了玉米株型骨架提取软件。实证检验表明,该软件能实现载入一张复杂背景的玉米株形图像,经过剪切、自适应窗口等前期处理及对原始彩色图像的灰度化处理、图像分割和噪声去除等一系列的预处理,最后采用基于C#版的OpenCV(EmguCV)的一个算法提取出玉米株形的简单骨架。展开更多
提出了一种基于OpenCV的车牌识别和校正方法。该方法采用纹理特征和颜色信息相结合的算法对车牌进行定位,采用空间域分析的方法对倾斜车牌进行校正。在Visual Studio 2010和OpenCV2.4.1平台下验证,该方法能够对不同场景下不同种类的车...提出了一种基于OpenCV的车牌识别和校正方法。该方法采用纹理特征和颜色信息相结合的算法对车牌进行定位,采用空间域分析的方法对倾斜车牌进行校正。在Visual Studio 2010和OpenCV2.4.1平台下验证,该方法能够对不同场景下不同种类的车牌进行定位和校正。该方法有较高的定位和校正准确率,并且能够应用于多种场合。展开更多
文摘作物株型形态参数,一直是作物栽培及育种中所关注的指标。以粮食作物玉米的株形图像为研究对象,基于Intel公司的开源计算机视觉库OpenCV,以Microsoft Visual Studio 2008为开发平台,综合运用图像处理与分析技术,提出了一种适应玉米株形骨架提取的简便算法,并开发了玉米株型骨架提取软件。实证检验表明,该软件能实现载入一张复杂背景的玉米株形图像,经过剪切、自适应窗口等前期处理及对原始彩色图像的灰度化处理、图像分割和噪声去除等一系列的预处理,最后采用基于C#版的OpenCV(EmguCV)的一个算法提取出玉米株形的简单骨架。
文摘提出了一种基于OpenCV的车牌识别和校正方法。该方法采用纹理特征和颜色信息相结合的算法对车牌进行定位,采用空间域分析的方法对倾斜车牌进行校正。在Visual Studio 2010和OpenCV2.4.1平台下验证,该方法能够对不同场景下不同种类的车牌进行定位和校正。该方法有较高的定位和校正准确率,并且能够应用于多种场合。
