(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210120234.4 (22)申请日 2022.02.07 (71)申请人 浙江托普云农科技股份有限公司 地址 310000 浙江省杭州市拱 墅区祥园路 88号3幢1101室 (72)发明人 陈渝阳　朱旭华　王闯　刘荣利　 (74)专利代理 机构 杭州五洲普华专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 33260 专利代理师 徐晶晶 (51)Int.Cl. G06T 7/62(2017.01) G06T 7/90(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/12(2017.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/28(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G01B 11/02(2006.01) G01B 11/24(2006.01) G01B 11/28(2006.01) (54)发明名称 基于计算机视觉的植株表型测量方法、 系统 及装置 (57)摘要 本发明公开一种基于计算机视觉的植株表 型测量方法、 系统及装置， 方法包括获取原始植 株图像进行校正处理， 再进行分割处理， 得到植 株二值图； 基于植株二值图得到骨架拓扑结构图 像， 进而获取植株的相关信息； 将各个叶片从叶 柄与茎秆连接处进行分离得到各个叶片的轮廓 信息， 结合骨架拓扑结构得到植株叶片表型信 息； 获取茎秆二值图， 得到茎秆表型信息。 本发明 通过采集植株图像信息进行图像处理， 获得植株 骨架拓扑结构信息， 根据上述拓扑结构结合切垂 线测量法以及植株结构特征， 获取植株表型信 息。 直接对植株的图像信息进行处理和分析， 实 现了植株的表型测量的自动化， 提高了植株表型 测量的效率和准确性。 权利要求书3页 说明书10页 附图5页 CN 114463412 A 2022.05.10 CN 114463412 A 1.一种基于计算机 视觉的植株表型测量方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取原始植株图像并结合 四个标识符进行校正处理， 得到校正后的植株图像， 其中， 所 述四个标识符在原 始植株图像的四个角； 对校正后的植株图像进行分割处 理， 得到植株二 值图； 基于植株二值图得到骨架拓扑结构图像， 进而获取植株的相关信息， 所述相关信息至 少包括骨架信息及交点 集合； 基于骨架信 息及交点集合， 进行单源路径分析和切 垂线测量法得到叶片与茎秆分离的 切割线， 将各个叶片从叶柄与茎秆连接处进行分离得到各个叶片的轮廓信息， 结合骨架拓 扑结构得到植株叶片表型信息， 其中， 植株叶片表型信息包括宽度、 长度、 周长、 面积、 整株 叶片数量； 将叶片的轮廓信息从植株二值图中剥离， 得到茎秆二值图， 通过提取茎秆骨架拓扑结 构并采用切垂线测量法得到 茎秆表型信息， 其中， 所述茎秆表型信息 至少包括株高及茎粗。 2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的植株表型测量方法， 其特征在于， 所述结合 四个标识符进行 校正处理， 包括以下步骤： 将四个标识符的中心坐标按照顺时针顺序或逆时针顺序依次设置为C1、 C2、 C3、 C4， 其中， C1为第一角标识符中心坐标、 C2为第二角标识符中心坐标、 C3为第三角标识符中心坐标、 C4 为第四角标识符中心坐标， 并将中心坐标 所形成矩形的长 宽比设置为a:b； 将相邻两个角的标识符中心坐标C1、 C4进行矩形拟合， 得到变换后的中心坐标C2＇ 、 C3＇ ； 基于中心坐标集[C1,C2,C3,C4]与变换后的中心坐标集[C1,C2＇ ,C3＇ ,C4]得到变换矩阵； 基于变换矩阵对原 始植株图像进行全局变换处 理得到第二图像； 将变换后的中心坐标集所形成矩形的长宽比设置为a:c， 结合长宽比a:b对第二图像的 宽度进行尺度变换且变换比例为b/ c， 得到校正后的植株图像。 3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的植株表型测量方法， 其特征在于， 所述对校 正后的植株图像进行分割处 理， 包括以下步骤： 对校正后的植株图像进行通道分离处 理， 分别得到R、 G、 B三个通道的灰度图； 对R、 G、 B三个通道的灰度图进行加权平均计算得到亮度图像； 根据植株的颜色特 征获取植株颜色表征图； 基于亮度图像及植株颜色表征图得到变换系数， 基于变换系数得到第二灰度图像， 进 而通过自动阈值分割处 理得到植株二 值图。 4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的植株表型测量方法， 其特征在于， 基于植株 二值图得到植株的相关信息， 包括以下步骤： 对植株二 值图进行骨架提取处 理得到骨架拓扑 结构； 对骨架拓扑结构进行植株骨架拓扑结构分析， 得到端点点集及交点集合， 其中， 所述端 点点集为所有叶片顶端端点、 植株茎秆生长点及茎基部端点的集合， 所述交点集合为叶片 与叶柄及茎秆连接处 交点的集 合； 将骨架拓扑结构中的路径点在植株二值图中进行距离变换得到结果图像， 所述结果图 像为排除叶柄、 茎秆的骨架拓扑 结构图， 进 而得到叶片骨架图； 通过对叶片骨架图的特 征进行选择与分析， 得到表征 各个叶片的骨架信息 。 5.根据权利要求4所述的基于计算机视觉的植株表型测量方法， 其特征在于， 所述进行权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114463412 A 2单源路径分析和切垂线测量法得到叶片与茎秆分离的切割线， 将各个叶片从叶柄与茎秆连 接处进行分离得到各个独立叶片的轮廓信息， 结合骨架拓扑结构得到植株叶片表型信息， 包括以下步骤： 将交点集合记作(c1,c2,…,cn)， 骨架信息记作(p1,p2,…,pk)； 获取骨架信 息中任意一点与交点集合所形成单源路径集合， 从单源路径集合中选择单 源路径长度最短的路径， 此 单源路径即为叶片与茎秆的连接点； 基于所述单源路径集合， 从单源路径的末端点往起始点方向遍历， 得到单源路径上各 点切线及相应的斜 率； 根据斜率得到过相应点的垂线斜率并作垂线， 垂线所过连通域的点集数量的总和即表 示叶片宽度或叶片与茎秆相连处宽度； 根据叶片与茎秆连接处角度的突变以及连接处宽度的突变， 对各点切线集合、 宽度集 合分别求二阶导， 当第一次出现二者对应点处同时发生拐点时停止计算， 则各点对应的位 置即为叶片与茎秆切割的最佳点， 得到切割线， 进 而得到各个叶片图像； 根据各个叶片图像得到各个叶片的轮廓信 息及主脉络骨架结构信 息， 进而得到各个植 株叶片表型信息 。 6.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的植株表型测量方法， 其特征在于， 所述将叶 片从植株二值图中剥离， 得到茎秆二值图， 通过提取茎秆骨架拓扑结构并采用切垂线测量 法， 得到茎秆表型信息， 包括以下步骤： 获取叶片骨架图中任一点到茎秆距离最近的交点路径， 对所述交点路径各个位置的点 作切线， 与该切线垂 直的垂线 所穿过区域为叶片 宽度， 根据所以切线角度、 叶片 宽度信息确 定叶片与茎秆分离处切割线， 根据该切割线对叶片进行分离， 获取叶片轮廓及骨架结构信 息， 直至获取叶片信息； 在叶片骨架图将叶片信 息进行分离， 得到茎秆二值图， 进而得到茎秆信息， 茎秆信 息包 括茎秆骨架及茎秆骨架端点 集； 根据茎秆骨架各个位置处切垂线与茎秆二 值图相交信息， 得到 茎秆各个位置的茎粗； 根据茎秆骨架的生长点及茎秆的基部点获取两点之间的单源路径， 选取单源路径中长 度最长的一条路径， 则为茎秆起始点到末端点的路径， 此路径对应的长度则为株高。 7.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的植株表型测量方法， 其特征在于， 所述 四个 标识符设置在图像采集装置内， 所述图像采集装置包括背景板， 所述背景板包含4个标识 符， 标识符分布在背 景板4个角， 标识符颜色与背 景板颜色具有明显的对比度标识符中心连 接而成的矩形长 宽比为4:3。 8.一种基于计算机视觉的植株表型测量系统， 其特征在于， 包括图像校正模块、 图像分 割模块、 骨架拓扑 结构提取模块、 叶片检测模块及茎秆检测模块； 图像校正模块， 用于获取原始植株图像并结合四个标识符进行校正处理， 得到校正后 的植株图像， 其中， 所述四个标识符在原 始植株图像的四个角； 图像分割模块， 用于对校正后的植株图像进行分割处 理， 得到植株二 值图； 骨架拓扑结构提取模块， 基于植株二值图得到骨架拓扑结构图像， 进而获取植株的相 关信息， 所述相关信息 至少包括骨架信息及交点 集合； 叶片检测模块， 基于骨架信息及交点集合， 进行单源路径分析和切垂线测量法得到 叶权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114463412 A 3