19、计算机视觉与图像处理在农业中的应用

计算机视觉与图像处理在农业中的应用

1. 图像采集与处理基础

1.1 图像采集

图像采集始于通过相机将传感器的电信号转换为数字表示。相机中有两种图像扫描类型：区域扫描和线扫描。区域扫描中，相机每次曝光生成一幅图像；线扫描则每次生成一行像素。当采集二维图像时，可通过运输器移动目标，或让相机在静止物体上移动。图像质量在采集阶段取决于光照，使用合适的光照能提高系统的质量和可靠性。

1.2 图像预处理

图像预处理是对数字图像进行操作的过程，通过减少噪声和纠正与光照相关的问题来提高数字图像的质量。图像分析则是从数字图像中分离出特定区域或信息以进行信息检索。图像预处理属于低级图像处理，包括灰度调整、焦点校正和对比度调整等操作来减少噪声。中级图像处理包括图像对象的分割、定义和分类。高级图像处理通常通过算法分类或人工神经网络（ANN）来定义和分类感兴趣的区域。

2. 机器学习在农业中的应用

2.1 机器学习概述

机器学习是人工智能的一个分支，是用于自动构建分析模型的数据分析过程。其核心思想是开发一个能够从现有数据中学习、处理数据、识别数据模式并在无需人工干预的情况下做出精确决策的系统。机器学习算法主要分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。开发机器学习模型常用的编程语言有 Python、R、Java 和 JavaScript。

2.2 机器学习的步骤

机器学习过程包括以下步骤：
1. 数据准备与采集 ：收集包含可用于学习特征的所需数据。学习算法通常需要大量按比例加权的数据，理想情况下数据应尽量少噪声。
2.