一种采用支持向量机和凸包拟合的茄子识别方法 (2013年)

传统的茄子图像识别研究大多数针对单果、无遮挡、自然环境较简单的情况，而解决复杂自然环境下多果、遮挡的茄子识别问题，已经成为茄子采摘机器人急需解决的问题。对于无遮挡的情况，采用支持向量机进行分割，并且应用开运算去除细小连接。为了去除大面积噪声，采用面积法和外接矩形法。针对背景与茄子相似的情况，采用直方图匹配的方法进行分割识别。对于被遮挡的茄子应用凸包拟合的方法进行识别。最后，与其他算法在单果、多果、遮挡、背景复杂、表面反光、总识别率这6种情况下进行比较，结果表明，该算法的识别率较高。