Erkennung von Tomaten 1.
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Die Erkennung von Kulturpflanzen ist in der landwirtschaftlichen Bildverarbeitung von großer Bedeutung. Es ist wichtig, Obst und Gemüse zu erkennen.
Eine der Hauptaufgaben ist es, Krankheiten an der Frucht zu erkennen, die andere ist es, die reifende Frucht zu erkennen.
Heute werden wir Tomaten erkennen. Reife Tomaten sind glücklicherweise rot, während unreife Tomaten grün sind. Wir machen uns das zunutze.
Das Bild, das standardmäßig RGB ist, wird in das HSV-Format umgewandelt. Diese Farbumwandlung erleichtert die Arbeit mit Farben.
Die roten Anteile des HSV-Farbbereichs werden extrahiert und daraus eine Maske erstellt.
Diese Maske hebt neben Tomaten auch viele andere rote Farben oder Schattierungen hervor. Auf dem Bild sind über 70 kleine rote Teile zu sehen. Diese müssen später entfernt werden.
Auf der Maske wird eine Konturenerkennung verwendet, um die Konturen zu bestimmen, die die roten Bereiche umschließen.
Dann werden, basierend auf der Länge der Konturen, die kurzen übersprungen – sie sind das unnötige Rauschen im Bild – und die langen konturierten Objekte übrig gelassen.
Die Zeichnung auf dem Originalbild zeigt einen schönen sichtbaren Umriss der roten reifen Tomaten.
Einige der Tomaten werden jedoch von den Blättern verdeckt. Und hier kommt die zweite Vermutung ins Spiel, nämlich dass die Tomaten auf dem Bild rund sind. Das heißt, wir passen einen regelmäßigen Kreis an jeden der resultierenden Umrisse an.
Damit ist die Erkennung der roten Tomaten abgeschlossen.
Wir berechnen auch die Anzahl der Tomaten.
Das scheint nicht sehr nützlich zu sein, aber wenn man das System mit 5000 Bildern füttert und es sagen kann, dass es 22.000 reife Tomaten in der Plantage entdeckt hat, ist das schon etwas, womit man arbeiten kann.
Diese Methode scheint ziemlich gut zu sein, bis man dem System ein Bild gibt, auf dem sich 2 oder mehr Tomaten berühren oder teilweise überlappen.
Über dieses Problem werde ich in meinem nächsten Artikel schreiben.
