[發明專利]一種基于視覺識別的魚類姿態判定方法

有效

• 申請號: 202010789083.2
• 申請日: 2020-08-07
• 公開（公告）號: CN112017200B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 丁安子;吳文錦;汪蘭;熊光權;李新;石柳;喬宇;萬鵬;沈建;歐陽杰;趙元暉
• 申請（專利權）人: 湖北省農業科學院農產品加工與核農技術研究所
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T7/181;G06T7/194;G06T7/62;G06T7/73;G06T5/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 楊宏偉

本發明公開了一種基于視覺識別的魚類姿態判定方法，首先獲取待判定姿態的魚圖像，對魚圖像進行預處理，得到灰度圖像和二值圖像；對二值圖像進行輪廓提取，獲得魚體輪廓圖像；以魚體頭尾兩個定位點為圓心，以相同的半徑繪制圓形，判斷兩個圓形內魚體面積的大小，面積大的定位點為魚頭方向；魚體腹背姿態判定，將魚體近似看為一個橢圓，對魚體輪廓圖像進行橢圓擬合，得到魚體輪廓的橢圓方程，橢圓的長軸看作是魚體的中軸線；以中軸線為分界線將灰度圖像中橢圓輪廓內圖形分別定義為R₁區域和R₂區域，對R₁區域和R₂區域分別進行灰度值求均值計算，均值大的區域為魚腹方向。本發明無需建立數據庫模型，無需接觸，通過視覺識別可以直接判斷，快速高效。

技術領域

本發明屬于水產品加工領域，涉及一種魚體姿態判斷方法，具體涉及一種基于視覺識別的魚類姿態判定方法。

背景技術

在魚類規模化加工生產中，基于圖像識別的魚體姿態判定(即魚體的頭尾朝向、腹背朝向)至關重要。現有技術中，多采用基于魚體輪廓的圖像識別方法，該方法需先取得大量原料魚圖像資料，再通過不同建模方式(偏最小二乘法、神經網絡等)進行建模，得到此類魚的關鍵輪廓數據。利用包含關鍵輪廓數據的數據庫，與待處理魚的采集圖像進行比對，從而實現待處理魚的姿態判定。但該方法存在不同種類魚的關鍵輪廓數據無法通用，且需要提前采集大量圖像建立數據庫的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于視覺識別的魚類姿態判定方法，該方法可判定出目標魚的頭尾朝向及腹背朝向，且無需預建立模型庫，也無需深度學習，可以直接判斷，快速得出結果。

本發明所采用的技術方案是：

一種基于視覺識別的魚類姿態判定方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，獲取待判定姿態的魚圖像，對魚圖像進行預處理，得到灰度圖像和二值圖像；

步驟2、對二值圖像進行輪廓跟蹤，獲得魚體輪廓圖像；

步驟3、魚體頭尾姿態判斷：

步驟3.1、定位點獲取，獲取魚體輪廓圖像沿著輸送方向的前后兩個端點作為定位點，分別為前定位點P₁和后定位點P₂；

步驟3.2、以兩個定位點為圓心，以相同的半徑R₀繪制圓形，對圓形曲線與魚體輪廓曲線交匯的部分進行填充，得到2個填充圖形，分別為前填充圖形和后填充圖形；

步驟3.3、判斷兩個填充圖形面積的大小，如果前填充圖形大于后填充圖形，則前定位點為魚頭方向；否則，后定位點為魚頭方向；

步驟4、魚體腹背姿態判定

步驟4.1、將魚體近似看為一個橢圓，對步驟2中魚體輪廓圖像進行橢圓擬合，得到魚體輪廓的橢圓方程，橢圓的長軸看作是魚體的中軸線；

步驟4.2、以中軸線為分界線將灰度圖像中橢圓輪廓內圖形分別定義為R₁區域和R₂區域，對R₁區域和R₂區域分別進行灰度值求均值計算，均值大的區域為魚腹方向，另一個區域則為魚背方向。

進一步地，所述步驟1中，采用選擇中值濾波器對二值圖像進行濾波去噪處理，之后再提取魚體輪廓。

進一步地，所述步驟3.1中，所述定位點獲取具體方法如下：