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基于计算机视觉的金冠苹果分级，依据其外观特征。

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简介：
本文源自发表于2017年INFORMATION PROCESSING IN AGRICULTURE期刊第4期的论文，题为“基于表面特征的黄金苹果分级方法”。作者信息包括对应的作者邮箱地址：p_moallem@eng.ui.ac.ir。此外，本文还列出了关键词：黄金苹果、分级、计算机视觉、分割和分类。

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  • 基于计算机视觉的金冠苹果分级方法（依据表面特征）.rar
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    本研究提出了一种基于计算机视觉技术对金冠苹果进行自动化分级的方法，主要通过分析苹果表面特征实现精确分类。 本段落翻译自INFORMATION PROCESSING IN AGRICULTURE 4 (2017) 33–40，原标题为《基于表面特征的金冠苹果分级的计算机视觉方法》。通讯作者邮箱地址：p_moallem@eng.ui.ac.ir (P. Moallem)。关键词包括：金冠苹果、分级、计算机视觉、分割与分类。
     
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    本资源提供了一套基于计算机视觉技术的苹果自动分级系统及其MATLAB实现代码。通过图像处理与机器学习算法，该系统能够高效准确地评估苹果品质，包括大小、色泽和瑕疵等指标，适用于农业自动化领域研究与应用开发。 基于计算机视觉的苹果分级系统利用Matlab源码实现。
     
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  • 基于机器视觉的果园苹果数量检测方法
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    本研究提出了一种利用机器视觉技术进行果园内苹果数量自动检测的方法，通过图像处理和模式识别技术提高计数精度与效率。 数据集采用的是网上的MinneApple资源。数量检测的方法分为传统方法和机器学习方法。结果显示，机器学习方法更加准确有效。
     
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    本研究聚焦于通过利用图像中的特征点来实现同时定位与地图构建（SLAM）及视觉导航（VO），致力于提高机器人或无人系统的自主移动能力。 基于特征点的视觉SLAM——VO前端对基于特征点的视觉同步定位与地图构建（Visual SLAM）进行了综述。该方法主要关注于利用图像中的关键特征点来估计相机运动，并建立环境的地图，其中VO前端是整个系统中负责提取和跟踪这些特征的关键部分。
     
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    本研究聚焦于探索和优化机器视觉技术在苹果品质检测中的应用，通过开发高效精准的图像处理与识别算法，提升自动化分拣系统的性能。 基于机器视觉技术对苹果进行在线检测分级的方法包括了苹果图像处理以及大小形状、颜色和缺陷的分级算法。
     
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  • 计算机视觉摄像机标定中的投影矩阵计算（2）：基于特征向量的方法
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    本文探讨了在计算机视觉领域中，利用特征向量方法进行摄像机标定时投影矩阵的精确计算，为图像处理提供理论支持与实践指导。 本段落介绍如何通过特征向量法求解投影矩阵以解决摄像机标定中的关键问题，并实现将世界坐标系转换到图像坐标系的功能。已知条件包括n个三维世界坐标点（存储在dat文件中）以及对应的n个二维图像坐标点（同样保存在dat文件中）。使用工具为：环境配置为Windows 10+Python 3.7+PyCharm2019，第三方库采用numpy。相关原理可参考论文《基于特征向量的摄像机投影矩阵求解方法》。以下是根据上述条件实现的具体代码部分。
     
  • 基于YOLOv5的计算机视觉舌象分类数据集
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    本研究构建了一个基于YOLOv5算法的计算机视觉舌象分类数据集，旨在提升中医舌诊图像分析的自动化与精准度。 压缩包内包含三个子文件夹：Annotations、ImageSets 和 JPEGImages 文件夹。其中JPEGImages文件夹包含了我们需要的图片数据集。由于这些文件尚未进行训练集与测试集分类，因此拿到这个压缩包后需要对其进行初步处理，以便后续每次训练时使用。 特别需要注意的是，在Annotations文件夹中的xml文档需要转换为txt文本格式以符合我们的需求。感谢您的下载和支持。
     
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    本资源提供了一套详细的教程和代码示例，用于使用MATLAB进行苹果特征检测。包括图像处理技术、机器学习方法等，适用于农业自动化和计算机视觉研究者。 本段落选取了可用于苹果分级的部分特征，并在MATLAB上进行了试验检测。该方法能够对苹果的外部缺陷、果梗、尺寸和形状进行全面检测，在此基础上可以实现高速且精确的苹果分级。 具体步骤如下： 1. 大小检测； 2. 缺陷检测； 3. 果梗检测； 以下是部分关键代码： ```matlab I = imread(路径); % 读取图像文件 I2 = rgb2gray(I); % 将RGB图像转换为灰度图 J = imadjust(I2); % 调整对比度和亮度以增强视觉效果 B = medfilt2(J, [3 3]);% 使用中值滤波器去除噪声 BW1 = edge(B,canny); % Canny边缘检测算法识别图像中的边界 BWfill1 = imfill(BW1,holes); % 填充轮廓内的孔洞，改善连通性 BWfilt2=medfilt2(BWfill1); % 再次应用中值滤波器以进一步消除噪声 % 显示结果图 figure; subplot(3, 4, 1), imshow(I); title(原始图像); subplot(3, 4, 5), imshow(J); title(灰度调整后); a = bwarea(BWfill1); % 计算连通区域面积 [x,y] = size(BWfill1); if (x*y) > a*0.7 fprintf(苹果存在缺陷\n); else fprintf(苹果无明显缺陷\n); end ``` 以上代码展示了如何使用MATLAB进行图像处理，包括读取、灰度转换、对比度调整以及边缘检测等步骤。通过这些方法可以有效地识别和分析苹果的特征，并据此对果实的质量等级做出评估。 最后得出结论：该技术能够准确地实现苹果分级任务。