[发明专利]基于机器视觉的牛体尺测量方法

说明书

本发明实施例公开了一种基于机器视觉的牛体尺测量方法，包括：步骤1：使用固定长度的标签贴于牛体侧身；步骤2：拍摄贴有标签的牛侧身图像，计算标签的像素长度，通过标签真实长度与像素比例，算出图像上单位像素对应的实际距离；步骤3：提取图像中的牛图像以及牛轮廓的数据；步骤4：对牛轮廓数据分析；步骤5：定位牛体的特征点；步骤6：根据特征点计算牛体尺。本发明使用机器视觉的方式，对牛的体尺信息进行测量，极大的减少了人工成本，且该方式属于无接触式，不会对牛造成任何应激反应，并具有较高的准确率；且无设备部署需求，只需利用随身携带的手机与标签纸，即可方便的完成对牛只的体尺测量。

技术领域

本发明涉及牛体尺测量技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的牛体尺测量方法。

背景技术

传统测量牛体尺的方法需要工作人员使用软尺、卷尺等测量工具对牛的体高、体斜长、体直长等多个指标进行测量，这种手工测量的方式存在一定测量难度，成本高，速度慢，且会造成牛的应激反应。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于机器视觉的牛体尺测量方法，以使降低测量难度。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提出了一种基于机器视觉的牛体尺测量方法，包括：

步骤1：使用固定长度的标签贴于牛体侧身；

步骤2：拍摄贴有标签的一侧的牛侧身图像，使用匹配算法匹配牛身上的标签，计算标签的像素长度，通过标签真实长度与像素比例，算出图像上单位像素对应的实际距离，记其比例为ruler；

步骤3：去掉图像中与牛无关部分，提取图像中的牛图像以及牛轮廓的数据；

步骤4：对牛轮廓数据分析，计算得到切面数据和牛背到牛腹的距离数据；

步骤5：根据所计算得到的数据定位牛体的特征点；

步骤6：根据特征点计算牛体尺。

进一步地，所述步骤3包括：

提取牛图像子步骤：使用牛提取算法将图像中的牛提取出来，去除掉与牛无关的部分；

获取牛轮廓子步骤：使用边缘检测算法获得图像中的若干个轮廓数据，将若干个轮廓数据按从外往里的顺序排序，轮廓最外层为需要获取的牛轮廓数据，该牛轮廓数据包含若干个坐标；

,n为轮廓点的总数。

进一步地，所述步骤4包括：

归一化轮廓数据子步骤：将轮廓数据在上x轴上的数值范围缩放至之间，为超参数，记归一化轮廓数据为；

归一化公式：；

其中为原始值，为缩放后的值，R为包含若干个实数的集合；

计算切面数据子步骤：对牛的轮廓数据，从x轴左侧向右侧扫描，对于x轴的轮廓坐标，用最上边缘的坐标y值减去最下边缘的坐标y值，得到切面数据；

；

；

其中，为归一化轮廓数据cnt中满足x=x_k里最大的y值，为归一化轮廓数据cnt中满足x=x_k里最小的y值；

定位牛髻甲子步骤：使用机器学习方法分析牛髻甲在归一化轮廓数据上的位置，得到髻甲所在x轴位置_髻甲；

定位牛尻子步骤：使用机器学习方法分析得到牛尻在在归一化轮廓数据上的位置，得到牛尻所在x轴位置_牛尻；