28、食用坚果分类与印度烹饪燃料空间模式研究

食用坚果分类与印度烹饪燃料空间模式研究

食用坚果分类研究

在食用坚果的研究中，涉及到多个关键的步骤和技术，旨在实现对杏仁、腰果和花生等坚果的准确分类。

特征提取

特征提取是整个过程中极为重要的一环。研究人员使用不同FRID数据集类别的分割图像，开发了一套提取特征的方法，涵盖形态特征（长度、宽度、面积和周长）、颜色和纹理等方面。
- 颜色特征提取 ：利用HSL颜色空间来计算亮度和色度，以提取食品类别图像的颜色属性。具体计算的颜色属性包括：
- 亮度（L）：通常指图像的亮度。
- 色度（C）：图像颜色细节，通常表示为两个色差分量。
- 主色：色调（H）。
- 距离颜色度量（ΔE）：度量颜色差异。
- 均值（μ）：图像每个颜色分量的平均总和。
- 标准差（σ）：图像中颜色分量与感知均值的平均距离。
- HSL颜色空间提取的特征 ：从每个样本中提取了14个颜色特征，具体如下表所示：
|序号|测量值|代码|序号|测量值|代码|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|1|色调分量均值|μHSLH|8|饱和度分量范围|rHSLS|
|2|饱和度分量均值|μHSLS|9|亮度分量范围|rHSLL|
|3|亮度分量均值|μHSLL|10|HSL色度|CHSL|
|4|色调分量标准差|σHSLH|11|色调分量颜色距离度量|ΔEHSLH|
|5|饱和度分量标准差|σHSLS|12|饱和度分量颜色距离度量|ΔEHSLS| <