期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于计算机视觉的3种金枪鱼属鱼类形态指标自动测量研究 被引量：4
1
作者 欧利国 王冰妍 +4 位作者 刘必林 陈新军 陈勇 吴峰 刘攀 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期105-115,共11页
金枪鱼类是我国远洋渔业重要的捕捞对象,其形态指标对研究金枪鱼类的生长、发育和生活史具有重要意义。人工测量形态指标是一种非常繁琐且低效率的测量方法,而计算机视觉是一种高效和客观的自动测量方法。因此,本文通过计算机视觉库Ope... 金枪鱼类是我国远洋渔业重要的捕捞对象,其形态指标对研究金枪鱼类的生长、发育和生活史具有重要意义。人工测量形态指标是一种非常繁琐且低效率的测量方法,而计算机视觉是一种高效和客观的自动测量方法。因此,本文通过计算机视觉库OpenCV对3种金枪鱼类图像进行预处理,主要利用双边滤波、灰度变换、二值化处理和提取轮廓等图像处理技术得到金枪鱼类形态轮廓图像。根据预先选定的特征点,利用计算机视觉技术遍历轮廓图像上所有的像素点,并自动定位出每张轮廓图像的预选特征点共17个。利用计算机视觉技术遍历得到的特征点位置,自动测量出3种金枪鱼的形态指标像素长度,并计算出形态指标实际长度。还分析自动测量与人工测量形态指标的绝对误差和相对误差。研究结果表明,通过计算机视觉技术对3种金枪鱼的形态指标的自动测量效果较好,大眼金枪鱼、黄鳍金枪鱼和长鳍金枪鱼的12个形态指标的绝对误差范围分别为0~1.46 cm、0~1.73 cm、0~1.32 cm,其相对误差范围分别为0.01%~5.84%、0%~6.17%、0%~6.89%。本研究以期为金枪鱼类智能识别提供前期工作基础,也为其他鱼类自动测量研究提供基础参考。 展开更多
关键词 计算机视觉 金枪鱼属 形态轮廓 特征点 形态指标 自动测量
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部