[发明专利]一种植物种类识别方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种植物种类识别方法，其特征在于，包括：

提取植物叶片图像的叶片边缘轮廓，并对所述叶片边缘轮廓进行旋转变换得到叶片轮廓图像；其中，所有所述叶片轮廓图像的轮廓倾斜角度相同；

从所述叶片轮廓图像中提取轮廓特征；其中，所述轮廓特征包括凸缺陷特征、轮廓形状对称性特征和轮廓形状向量特征中的任一项或任几项的组合；

利用所述轮廓特征训练植物叶片分类模型，以便利用训练后的植物叶片分类模型执行植物种类识别操作。

2.根据权利要求1所述植物种类识别方法，其特征在于，对所述叶片边缘轮廓进行旋转变换得到叶片轮廓图像，包括：

将所述植物叶片图像的颜色模型转换为YIQ颜色模型，并对所述植物叶片图像的Q通道图像执行大津阈值法分割操作，得到二值化植物叶片图像；

通过形态学闭运算对所述二值化植物叶片图像进行处理得到第一备选图像，对所述第一备选图像进行距离变换和二值化处理得到第二备选图像；

对所述第二备选图像执行轮廓检测操作，得到叶片边缘点；

利用最小二乘法的直线拟合算法对所述叶片边缘点进行处理得到目标直线；其中，所述目标直线为与所有所述叶片边缘点距离最近的直线；

根据所述目标直线的斜率确定轮廓旋转角度，并根据所述轮廓旋转角度对所述叶片边缘轮廓进行旋转变换得到所述叶片轮廓图像。

3.根据权利要求1所述植物种类识别方法，其特征在于，若所述轮廓特征包括凸缺陷特征，则从所述叶片轮廓图像中提取轮廓特征，包括：

生成所述叶片轮廓图像中的叶片边缘轮廓的凸包，根据所述凸包的边与所述叶片边缘轮廓之间围成的区域确定凸缺陷；

将所述凸缺陷的最远点到所述凸包的边的距离设置为目标距离；其中，所述凸缺陷的最远点为距离所述凸包的边距离最大的叶片轮廓点；

将所有所述目标距离的特征值作为所述叶片轮廓图像的所述凸缺陷特征；其中，所有所述目标距离的特征值包括最大值、平均值和方差中的任一项或任几项的组合。

4.根据权利要求1所述植物种类识别方法，其特征在于，若所述轮廓特征包括轮廓形状对称性特征，则从所述叶片轮廓图像中提取轮廓特征，包括：

将所述叶片边缘轮廓在长度方向上的距离最远的两个叶片轮廓点设置为近端点和远端点；

确定所述叶片边缘轮廓的轮廓质心，将所述近端点与所述轮廓质心之间的距离设置为第一距离，将所述远端点与所述轮廓质心之间的距离设置为第二距离；

判断所述第一距离是否小于所述第二距离；

若是，则将所述第一距离与所述第二距离的比值作为所述叶片轮廓图像的轮廓形状对称性特征；

若否，则将所述第二距离与所述第一距离的比值作为所述叶片轮廓图像的轮廓形状对称性特征。

5.根据权利要求1所述植物种类识别方法，其特征在于，若所述轮廓特征包括轮廓形状向量特征，则从所述叶片轮廓图像中提取轮廓特征，包括：

将所述叶片边缘轮廓在长度方向上的距离最远的两个叶片轮廓点设置为近端点和远端点；

将所述近端点和远端点之间的连线设置为基准线；

根据所述叶片边缘轮廓上多个叶片轮廓点与所述基准线之间的距离确定所述叶片轮廓图像的轮廓形状向量特征。

6.根据权利要求5所述植物种类识别方法，其特征在于，根据所述叶片边缘轮廓上多个叶片轮廓点与所述基准线之间的距离确定所述叶片轮廓图像的轮廓形状向量特征，包括：

在所述基准线上选取多个间隔相等的点作为参考点，并在所述叶片边缘轮廓上选取每一参考点对应的参考叶片轮廓点；其中，所述参考叶片轮廓点和对应的参考点的连线垂直于所述基准线；

记录每一参考点与对应的参考叶片轮廓点之间的距离，得到距离统计数据集合；

将所述距离统计数据集合中每一元素的值除以所述基准线的长度，得到所述叶片轮廓图像的轮廓形状向量特征。

7.根据权利要求1至6任一项所述植物种类识别方法，其特征在于，所述轮廓特征还包括宽长比特征、矩形度特征、圆度特征、圆形特征、紧固性特征和凸性特征中的任一项或任几项的组合。