[发明专利]基于水色图像的水质评分方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，揭露一种基于水色图像的水质评分方法，包括：获取水样图片，从所述水样图片中切割出目标水体图片；将所述目标水体图片根据RGB三颜色通道划分为R值水样图片、G值水样图片和B值水样图片；根据预设的颜色矩法分别获取所述R值水样图片、G值水样图片和B值水样图片的颜色矩，得到图像特征；根据所述图像特征利用预设的水质评分模型，计算得到所述水样图片的水质评分。本发明还提出一种基于水色图像的水质评分装置、设备及存储介质。本发明可以提升对水质进行评分的速度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于水色图像的水质评分方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着工业化进程的发展，自然环境中的水资源也或多或少的受到其影响，因此对水质的检测评分愈发显得重要，特别是在水产养殖业当中，水质的好坏往往直接和从业人员的收入挂钩。

现有的水质检测通常都是人为定时采样，对水体的水质进行优劣分级，以实现对水体水质的判别，该方法虽然确保了检测精度但却耗时耗力，且存在延时性。不适合某些不要求评测精度却要求即时性的场景，因此，现在亟需一种对水体环境进行快速评分的方法，解决快速为水体进行水质评分的问题。

发明内容

本发明提供一种基于水色图像的水质评分方法、装置、设备及介质，其主要目的在于提升对水质进行评分的速度。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于水色图像的水质评分方法，包括：

获取水样图片，从所述水样图片中切割出目标水体图片；

将所述目标水体图片根据RGB三颜色通道划分为R值水样图片、G值水样图片和B值水样图片；

根据预设的颜色矩法分别获取所述R值水样图片、G值水样图片和B值水样图片的颜色矩，得到图像特征；

根据所述图像特征利用预设的水质评分模型，计算得到所述水样图片的水质评分。

可选地，所述从所述水样图片中切割出目标水体图片，包括：

通过预设的智能识别网络判断所述水样图片中各个像素是否均为水体像素；

若所述水样图片中各个像素不均为水体像素，则裁剪所述水样图片，仅保留所述水样图片中的水体像素，得到标准水样图片；

若所述水样图片中各像素均为水体像素，则将所述水样图片作为标准水样图片；

将所述标准水样图片灰度化，得到灰度水样图片；

计算所述灰度水样图片中各个像素点与周边像素点的灰度变化梯度，将所述灰度变化梯度排序，得到最大变化梯度，并查找到最大灰度变化梯度对应像素点，得到目标像素点；

将所述目标像素点作为图片中心，以预设长宽数值对所述标准水样图片进行切割，得到所述目标水体图片。

可选地，所述根据预设的颜色矩法分别获取所述R值水样图片、G值水样图片和B值水样图片的颜色矩，得到图像特征，包括：

分别获取所述R值水样图片、所述G值水样图片和所述B值水样图片的像素个数以及各个像素的颜色分量；

根据所述R值水样图片、所述G值水样图片和所述B值水样图片的像素个数以及各个像素的颜色分量利用预设的一至三阶颜色矩计算公式计算出所述R值水样图片的三个颜色矩，所述G值水样图片的三个颜色矩，所述B值水样图片的三个颜色矩，得到9个颜色矩；

将9个所述颜色矩作为所述目标水体图片的分量特征，得到所述图像特征。

可选地，所述一至三阶颜色矩计算公式分别为：