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本文提出了一种基于正交变换系数的正交变换域植物区域分割方法，植物表型资讯介绍如下。
植物图像分析在农业中起着重要作用，可用于定期准确地记录植物的形态特征。植物生长是分析的关键性状之一，它依赖于叶面积（即叶面积或植物面积）和叶计数。叶计数方法之一是利用分割植物区域进行计数。本文提出了一种基于正交变换系数的正交变换域植物区域分割方法。
植物区域提取工作流程
莲座植株分割方案框流程图
用于叶计数的微调的DCNN模型的流程图
首先根据正交基向量的响应分析正交变换系数，提取植物区域。在提取植物区域后，利用L*a*b和CMYK颜色空间进行去噪。最后，使用微调的深度卷积神经网络模型对叶片进行计数。该方案在CVPPP基准数据集上进行了实验，并使用手机拍摄的图像进行了测试，以确保其可靠性和跨平台适用性。结果得出该方案在CVPPP基准数据集上的实验结果很有希望。
使用本文提出的方法和RosetteTracker工具从托盘植物图像中进行植物区域分割
提出了一种基于手机自然图像的植物区域分割方法
来源：
KumarJ.PandDominicS..Rosetteplantsegmentationwithleafcountusingorthogonaltransformanddeepconvolutionalneuralnetwork.MachineVisionandApplications.
本文编辑：佚名
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