基于OPenCV哈密瓜纹理特征的提取

采用400~1000 nm高光谱成像仪获取哈密瓜高光谱图像,并选取哈密瓜纹理特征图像,在VC++6.0环境下利用开源计算机视觉库OpenCV进行编程,通过对图像的形态学去噪、平滑处理、消除背景以及二值化处理,获取哈密瓜纹理的二值化图像,实现了对哈密瓜高光谱图像纹理特征的提取。实验结果表明:该方法可以快速有效地实现哈密瓜纹理特征提取。     

基于机器视觉和人工神经网络的库尔勒香梨颜色分级

为实现香梨颜色的自动化分级,建立了机器视觉实验台,将实验台采集到的香梨图像由RGB格式转化为HSI格式进行描述,并采用H分量信息对图像进行背景分割,提取香梨表面像素的颜色信息,建立BP网络对图像颜色进行分类,网络输入层有2个节点,隐含层有7个节点,输出层有1个节点,颜色分类结果的准确率为95%。