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【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术实战示例文档---鱼苗面积预测计数

news 来源：原创 2024/9/22 1:43:37

系列文章目录
第一篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术—视觉系统的构成(视频与图像格式转换代码及软件下载)
第二篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)—图像分割基础
第三篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(2)续—图像分割算法
第四篇文章：【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(3)—数字形态学处理以及图像特征点提取
第五篇文章: 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(4)—模式识别与视觉计数
第六篇文章: 【MATLAB源码】机器视觉与图像识别技术(5)—BP神经网络和视觉标定

鱼苗面积预测计数

摘要
一、图像切割的分析
二、鱼苗面积的处理分析
三、单个鱼苗面积的分析
四、多鱼苗预测分析
五、误差分析
总结

摘要

随着养殖业的发展，精确计数和筛选鱼苗成为提高生产效率和质量的重要环节。传统人工计数费时费力且误差大。近年来，基于机器视觉技术的鱼苗数量筛选系统受到关注。通过对图像选择性切割，仅保留鱼苗活动区域，再利用鱼苗与背景颜色的差异筛选出鱼苗面积。这种方法提高了计数精度，减少了人为误差。系统通过高清摄像头捕捉图像，预处理去除杂质，利用算法识别鱼苗，并计算单个鱼苗面积以预测数量。该技术简化流程，提高效率，助力养殖业智能化。
关键词：图像处理；归一化处理；面积预测；高精度识别

声明：本本文章数据集的数量为750张，在一个鱼池塘拍摄视频，逐步增加鱼的数量进去，解帧一条鱼三帧图片。需要数据集跟作者联系。

一、图像切割的分析

在深入探讨基于机器视觉的鱼苗数量筛选分析的过程中，鱼苗的精准分割是至关重要的环节。这一技术不仅直接影响到数量统计的准确性，还影响到整体系统的性能与效率。特别是在处理如图 1 所示的实际场景时，我们观察到中间区域的鱼苗活动范围相对有限，这为图像的预处理和优化提供了一个明确的方向。拍摄环境的限制使得鱼苗的活动空间可能受到边框或容器的约束，导致部分区域无鱼苗或鱼苗分布不均。为了提升分割算法的效率和准确性，我们决定对原始图像进行感兴趣区域的提取（使用 imcrop 函数）。这一预处理步骤旨在去除图像中无关或干扰性的部分，如空白区域、边缘模糊区等，从而得到一个更加紧凑、集中且便于分析的图像区域。通过这种感兴趣区域的提取，我们不仅可以减少计算负担，还能提高算法对有效区域的关注度，从而提升整体分割精度。此方法的有效性在于减少了图像中的噪声干扰，使得鱼苗的轮廓更加清晰，为后续的数量统计提供了可靠的数据基础。此外，感兴趣区域的提取过程还可以通过算法自动完成，从而提高系统的自动化程度和处理速度。在图像预处理阶段引入这一步骤，不仅优化了图像质量，还为后续的分析工作奠定了坚实的基础。

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图1 拍摄的原始RGB图像

在基于机器视觉的鱼苗数量筛选分析中，图像处理的精度和效率直接决定了整个系统的性能。由于拍摄环境复杂多变，原始图像中往往包含大量背景信息，这些信息不仅增加了处理难度，还可能干扰鱼苗的精准分割。因此，在进行深入分析之前，对图像进行必要的预处理和初步裁剪显得尤为重要。在实际应用中，我们只需处理目标主体，即鱼苗，而不相关的背景信息可能对处理过程产生干扰。因此，预处理步骤至关重要。具体而言，通过初步的裁剪和旋转操作，我们可以保留图像中的主要部分，去除无关杂乱的背景，从而得到如图 2 所示的图像。这一步骤不仅简化了后续的处理流程，还显著提高了分割的精度和效率。通过这种预处理方式，我们能够显著减少背景噪声的干扰，使得鱼苗的轮廓更加清晰，确保数量统计的准确性。预处理过程可以通过自动化算法完成，从而进一步提高系统的自动化程度和处理速度。

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图 2 提取图片感兴趣区域

在图 2 所展示的预处理结果中，我们可以清晰地看到，原本杂乱的背景已经被有效去除，留下的主要是主体鱼苗和一块相对均匀的蓝色背景。这一显著的视觉效果得益于预处理步骤的精心设计与执行，它不仅提升了图像的整体质量，还为后续的图像分割提供了有利条件。通过这一预处理步骤，我们显著减少了背景噪声的干扰，使得鱼苗的轮廓更加清晰。这一过程确保了数量统计的准确性，并简化了后续的处理流程。预处理过程可以通过自动化算法完成，从而进一步提高系统的自动化程度和处理速度。

二、鱼苗面积的处理分析

对鱼苗主体，可以对红色色域设定一个比较高的阈值将整体分割出来。分割到的图像归一化后如图 3 所示。

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图 3 归一化处理图片

在图 3 所展示的分割结果中，可以明确地看到，图像分割的效果还可以。这一步骤不仅有效地去除了图像中不必要的干扰元素，还极为精确地突出了鱼苗的主体部分。经过精细的分割处理，鱼苗的轮廓变得清晰可辨，且其内部细节得到了很好的保留，这对于后续的图像分析和处理至关重要。这一分割结果展示了预处理和分割算法的有效性，通过减少背景噪声和增强目标主体，使得鱼苗的检测和分析更加可靠。清晰的鱼苗轮廓和保留的细节信息，为后续的数量统计、形态分析等提供了坚实的基础。

分割后的鱼苗在视觉上呈现出白色色调，而背景区域则被成功转换为黑色。这种高对比度的处理使得鱼苗主体与背景之间的界限变得异常鲜明，极大地便利了后续的图像处理流程。对分割后的图像进行二值化处理，以确保鱼苗主体能够完全且清晰地被突出出来，而背景则保持不变或进一步加深。如图 4 所示，这是单个鱼苗经过二值化处理后的结果。在这张图中，鱼苗主体以纯白色呈现，而背景则为纯黑色。这种处理方式不仅突出了鱼苗的形态，还为后续的数量统计、形态分析等操作提供了清晰且无干扰的基础。

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图 4 鱼苗二值图

在图像处理与分析领域中，对目标物体（如鱼苗）的数量预测是一项常见且重要的任务。通过对一系列已知数量的目标物体图像进行面积测量，我们可以建立一个可靠的基准，用于后续的数量预测。具体而言，我们将前50张单鱼苗图片中所有鱼苗的面积数据汇总并计算其平均值。这个平均值可以视为单鱼苗的“标准”或“平均”面积，为后续的数量预测提供了参考依据。这种方法不仅提供了一个客观的衡量标准，还简化了复杂的图像处理任务。通过确定单鱼苗的平均面积，我们可以在处理包含多个鱼苗的图像时，利用这一基准快速、准确地估算出鱼苗的总数量。这一过程的精度直接影响到系统的整体性能和效率，因此，确保平均值的准确性和可靠性至关重要。

三、单个鱼苗面积的分析

在拥有了单鱼苗的平均面积作为重要参考基准之后，我们得以进一步探索和分析包含多个鱼苗但具体数量未知的图像数据，通过科学方法预测这些图像中的鱼苗数量。为了达成这一目标，我们对前50张已知仅含单个鱼苗的图像进行了深入分析。如图5所示，该图以直观的方式呈现了前50张单鱼苗图像分析后得到的面积数据分布情况。图5的横轴代表不同的图像编号或样本编号，而纵轴则直接对应每个样本中单鱼苗的面积值。通过这一数据分布图，我们可以清楚地看到单鱼苗面积的变化趋势和离散情况，这为我们计算平均面积提供了有力支持。平均面积值不仅作为基准，还为后续处理和数量预测提供了科学依据。借助这一基准，我们能够更准确地估算包含多个鱼苗的图像中的鱼苗数量，从而提升系统的准确性和效率。

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图 5 不同数据下单只鱼苗面积

图 5 中的面积数据点并非完全重合，而是呈现出一定的离散性，这表明不同鱼苗之间在面积上存在一定的差异。这种差异可能源于多种因素，如鱼苗的生长阶段不同、拍摄时角度和距离的差异，以及图像分辨率和光照条件的影响等。尽管如此，通过计算得到的50张图像中单鱼苗的平均面积为1857，为后续的数量预测提供了一个重要的基准。接下来，我们将利用这一基准来预测包含多个鱼苗的图像中的鱼苗数量。具体方法是通过计算这些图像中的总面积，并将其除以单鱼苗的平均面积，从而估算出鱼苗的数量。在预测多鱼苗数量后，我们需要分析其误差。误差分析可以帮助我们了解预测方法的准确性，并识别可能影响预测精度的因素。通过比较预测值与实际值之间的差异，我们可以评估算法的性能，并进行相应的调整和优化，以提高预测的准确性。

四、多鱼苗预测分析

已知目前的 650 张图片以每 50 张加一条鱼的规律递增，即第 1 张图片为 1条鱼，第 51 张图片为 2 条鱼，则第 650 张图片为 13 条鱼。将预测的结果对比实际结果，可以得到该算法识别多鱼苗的正确率如何。推广到 2 条鱼的实际情况中。其识别情况如图 6 所示。

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图 6 对 2 条鱼的预测情况

从图 6 中可以看出，在 50 组预测数据中，有 7 组预测失败，预测数量为 3，但有 43 组数据预测成功，识别成功率达到了 86%。推广到所有情况，对所有图片数据逐一进行预测比较。得到识别情况如图 7所示。

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图 7 多鱼苗预测情况图

其中蓝色圆点表示预测情况，橙色曲线代表实际真实值。通过计算和统计，得到正确预测的个数为 335，错误预测的个数为 315，正确率仅达到 51.54%。对比预测 2 两条鱼的情况，准确率低了很多，从图 7 中也可以发现，越是到后面的数据（鱼苗条数越多的情况）预测的准确率越低，预测点也越来越离散。

五、误差分析

选取一张预测与实际区别比较大的图像进行分析对比如图 8 所示。

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图 8 对第 634 张图像分析对比

可以从图 8 中看出，由于鱼苗数量的显著增加，图像中的复杂性和挑战性也随之急剧攀升。这种复杂性不仅体现在数量上的增多，更在于鱼苗之间复杂的相互作用和变化多端的形态特征。多条鱼苗在有限的空间内游动，不可避免地会出现重叠、遮挡等现象，这些现象极大地增加了图像分析的难度。当鱼苗发生重叠或遮挡时，传统的图像识别算法往往难以准确区分每一条独立的鱼苗。尤其是在高密度的鱼苗群中，这种重叠和遮挡现象更为普遍，导致模型在尝试计算鱼苗数量时容易出错。模型可能会将多个重叠的鱼苗误判为单一个体，或者漏掉被遮挡的鱼苗，从而引发计数错误。此外，光照条件的变化也是影响鱼苗计数准确性的重要因素之一。不同的光照强度和方向会导致图像中的明暗对比、色彩饱和度等发生变化，进而影响模型对鱼苗的识别和计数。过强或过弱的光照都可能使鱼苗的轮廓变得模糊不清，增加识别的难度。再者，鱼苗之间的个体差异也是不可忽视的。鱼苗的大小、颜色、形状以及是否展开尾巴等特征都各不相同，这些差异在图像中表现为不同的像素分布和纹理特征。模型需要具备足够的鲁棒性和适应性，才能准确识别并区分这些具有个体差异的鱼苗。然而，在实际应用中，由于鱼苗的多样性和复杂性，模型往往难以做到完全准确。特别是当鱼苗展开尾巴时，其面积会显著增加，这种面积差在图像中尤为明显。如果模型无法准确识别尾巴与鱼体之间的界限，就可能会将尾巴的面积错误地计入鱼苗的总面积中，从而导致数量预测的偏差。为了提高计数的准确性，还是需要不断优化图像识别算法和模型设计，以更好地应对这些挑战。