计算机视觉技术

1、 计算机视觉Computer vision计算机视觉的定义计算机视觉在食品中的应用眼 见 为实你的眼睛是否欺骗了你 我想静静你的大脑试图从图中反推出环境光，再来推断物体本身颜色。图片糟糕的白平衡让你的大脑欺骗了你. 其实这里的环境光是黄色，黑色蕾丝部分由于材质，环境光反射较大，形成了金色印象。实际上就是误判环境光所导致的错觉。定义计算机视觉技术是通过一个高清晰度摄像头获取物体的图像，将图像转换成数字图像，再利用计算机模拟人的判别准则去理解和识别图像，通过图像分析做出相应结论的实用技术。图像输入设备图像采集卡图型显示卡监视器图像输出计算机计算机监视器文本输出计算机视觉系统里红杰，2012，食品与

2、机械1、图像采集与预处理主要是对采集到的图像进行去噪，增强处理，以提高后续处理的精度；2、特征提取是提取图像中感兴趣区域的特征，可采用图像分割等方法提取颜色特征、纹理特征和形状特征等；3、图像识别与判断为高级图像处理，结合预测模型实现目标的辨认、分类与解释，可采用的分类器有神经网络分类器。里红杰，2012，食品与机械李文萃基于视觉技术的绿茶色泽变化与品质关系研究图像采集：在光源稳定的暗室内，将所取茶样均匀摊放在白板上，以覆盖底板颜色为准即厚度约 2 cm3 cm。保持照相机置于同一高度位置对茶样进行图像采集，重复测定 3 次。图像处理：采用 Photoshop CS3.0 软件中滤镜-模糊-平

3、均命令对图像进行预处理，在信息栏中分别读取 RGB、 HSB* 和 Lab 3 种颜色模式的色泽参数值。李文萃基于视觉技术的绿茶色泽变化与品质关系研究黄星奕计算机视觉技术在鱼新鲜度检测中的应用研究利用Matlab软件的图像处理功能和模糊算法来对采集的苹果图像进行处理与分析， 进而实现苹果品质分级， 过程如下1） 苹果动态图像的采集；2） 苹果大小尺寸的检测；3） 苹果表面颜色的检测；4） 苹果表面常见缺陷的识别与测量；5） 对获取信息进行模糊分级，确定品质等级 。王鑫基于视觉技术的苹果分拣系统设计1） 苹果动态图像的采集。 通过对苹果的上面及两侧三个方位的图像采集， 全面获取苹果信息。图像的平

4、滑处理图像增强边缘检测图像的平滑处理选择中值滤波， 程序如下。rgb=imread （e:/77.jpg） ;figure, subplot（131）, imshow（rgb）, title(原图）;gray=rgb2gray (rgb) ;subplot (132) , imshow (gray) , title (灰图） ;threshold=graythresh (gray) ;%取阈值bw=im2bw (gray,threshold) ;subplot (133) , imshow (bw) , title (二值图） ;j1 =medfilt2 ( gray) ; figure,su

5、bplot ( 121） ,imshow(j1) ; title (灰图中值滤波)j2=medfilt2 (bw) ; subplot (122) ,imshow (j2) ; title (二值图滤波) ; %中值滤波首先根据格林公式求得物体质心坐标2） 苹果大小尺寸的检测。对采集到的图像信息进行处理， 采用质点法计算质心， 确定质心以后再计算最大果径。L=bwlabel (BW1,8) ; %标注二进制图像中已连接的部分stats=regionprops (L, all) ;centroids=cat (1, stats.Centroid) ;imshow (BW1) ; title (标

6、记质心)hold on%图形保持plot (centroids (:,1) , centroids (:,2) , g*) %标记g*-绿色*hold offarea= stats.Area ;R=sqrt (area/pi)R=27.41402） 苹果大小尺寸的检测。物体质心坐标求出之后， 可用其与边界的距离的最大值来代表苹果的最大横径。进行图像分割， 得到RGB图像。 应用转化公式将苹果颜色的RGB模型转化为HIS模型， 利用转换公式计算各像素的色度值H。3） 苹果表面颜色的检测。利用RGB颜色模型及HIS颜色模型对苹果表面色度检测， 进行颜色分级。模型转换算法RGB HIS颜色模型RGB

7、模型CMY模型HSV模型CIE模型颜色模型RGB模型CMY模型HSV模型CIE模型色调H用角度度量，取值范围为0360，红色为0度，绿色为120度，蓝色为240度。它们的补色是：黄色为60度，青色为180度，品红为300度。饱和度S取值范围为0.01.0，值越大，颜色越饱和。亮度V取值范围为0(黑色)255(白色)。颜色模型RGB模型CMY模型HSV模型CIE模型CIE（Commission Internationale de LEclairage）：国际照明委员会，根据其法语名称简写为CIE。4） 苹果表面常见缺陷的识别与测量表面缺陷检测一直是困扰苹果自动化分级的难题， 缺陷的快速识别一直是研究的热点。 本文采用特征提取， 即提取出缺陷部位的轮廓， 再进行填充， 求其面积。 根据缺陷面积来判定等级。程序流程： 读入图像灰度化图像直方图调整中值滤波边缘检测缺陷判