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1、優(yōu)化奶牛品種、提高牛奶產(chǎn)量與品質(zhì)是奶業(yè)生產(chǎn)中的核心環(huán)節(jié)。奶牛體型線性評(píng)定是奶牛優(yōu)化育種工作的一項(xiàng)重要內(nèi)容,其主要目的是通過(guò)評(píng)定來(lái)預(yù)測(cè)奶牛的產(chǎn)奶能力,同時(shí)估測(cè)育種值,組織選配方案等。 本文是以奶牛圖像的特征提取與識(shí)別為主要研究?jī)?nèi)容,概述了奶牛體型性狀參數(shù)的測(cè)量和標(biāo)定,得出奶牛的整體評(píng)分和評(píng)定等級(jí)。 本論文主要實(shí)現(xiàn)了基于直方圖的閾值分割算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)奶牛圖像的預(yù)處理、特征提取和匹配識(shí)別。該算法的關(guān)鍵是最佳閾值的選擇,給出了最
2、佳閾值確定流程圖。為進(jìn)一步完善二值化結(jié)果,本文提出了以黑色點(diǎn)為種子點(diǎn)的區(qū)域增長(zhǎng)算法。本文還提出對(duì)二值化圖像的識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用本文提出的方法,可以獲得86%的識(shí)別率。 由于奶牛背上的黑白花紋終生不變,我們首先使用基于PDE的濾波器進(jìn)行預(yù)處理,接著使用Canny邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行輪廓提取,進(jìn)而使用模板匹配和遞歸分割匹配算法來(lái)進(jìn)行識(shí)別。文中對(duì)算法的可行性和有效性進(jìn)行了充分的討論,進(jìn)而提出了完整的奶牛背部圖像特征提取與識(shí)別算法
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