[发明专利]一种基于智慧农业的食用菌环境检测方法

权利要求书

1.一种基于智慧农业的食用菌环境检测方法，其特征在于，该方法包括：

获取大棚内所有的木耳图像；

对木耳图像进行边缘检测，得到木耳图像中由边缘线构成的外形轮廓区域；

获取每个外形轮廓区域的最大内接矩形区域，利用最大内接矩形区域内的每个像素点的位置坐标得到每个像素点的位置权重；

根据每个最大内接矩形区域内的每个像素点及其邻域像素点，与标准色的亮度差值，得到每个最大矩形区域内每个像素点的颜色权重；

所述根据每个最大内接矩形区域内的每个像素点及其邻域像素点，与标准色的亮度差值，得到每个最大矩形区域内每个像素点的颜色权重的具体方法为：

以每个像素点为中心像素点，获取每个中心像素点的亮度值与标准色的亮度值的差值；

获取每个中心像素点的八邻域中每个邻域像素点的亮度值与标准色的亮度值的差值；

获取每个邻域像素点的亮度值与标准色的亮度值的差值和的差值的平方，将所有邻域像素点对应的和的差值的平方的均值，作为每个像素点的颜色权重；

根据每个最大内接矩形区域内每个像素点的位置权重值和颜色权重值，得到每个最大内接矩形区域内每个像素点的综合权重；

在每个最大内接矩形区域内中选取综合权重最大的像素点作为聚类中心，基于颜色权重进行聚类，得到每个外形轮廓区域中的聚类区域；

根据每个聚类区域中每个像素点与标准色的颜色相似度和预设的颜色相似度阈值，确定出每个聚类区域的颜色；

根据每个聚类区域的颜色判断是否需要调整环境光照。

2.根据权利要求1所述的一种基于智慧农业的食用菌环境检测方法，其特征在于，所述利用最大内接矩形区域内的每个像素点的位置坐标得到每个像素点的位置权重的方法为：

以最大内接矩形区域的中心像素点为原点，对最大内接矩形区域内的每个像素点赋予坐标值；

将每个最大内接矩形区域内每个像素点的坐标值代入高斯函数，得到每个最大内接矩形区域内每个像素点的位置权重。

3.根据权利要求1所述的一种基于智慧农业的食用菌环境检测方法，其特征在于，所述根据每个最大内接矩形区域内每个像素点的位置权重值和颜色权重值，得到每个最大内接矩形区域内每个像素点的综合权重的方法为：

以每个像素点的颜色权重和位置权重的比值作为指数，以e为底数，得到指数幂，将指数幂的倒数作为每个像素点的综合权重。

4.根据权利要求1所述的一种基于智慧农业的食用菌环境检测方法，其特征在于，所述在每个最大内接矩形区域内中选取综合权重最大的像素点作为聚类中心，基于颜色权重进行聚类，得到每个外形轮廓区域中的聚类区域的方法为：

从每个最大内接矩形区域的聚类中心像素点开始，将聚类中心点的邻域内的像素点依次按照颜色权重从小到大进行聚类为一个区域；

不断扩大邻域范围，并按照同样的方式聚类，直至遇到闭合区域边缘线像素点时停止聚类，得到每个外形轮廓区域中的聚类区域。

5.根据权利要求1所述的一种基于智慧农业的食用菌环境检测方法，其特征在于，所述根据每个聚类区域中每个像素点与标准色的颜色相似度和预设的颜色相似度阈值，确定出每个聚类区域的颜色的方法为：

计算每个聚类区域中每个像素点的亮度值与标准色的亮度值的差值，将差值作为每个像素点与标准色的颜色相似度；

将所有像素点与标准色的颜色相似度的均值作为每个聚类区域与标准色的颜色相似度；

第i个聚类区域与标准色的颜色相似度为，若，则第i个聚类区域的颜色为黄褐色，若则第i个聚类区域的颜色为黑色，D为预设颜色相似度阈值，e为自然常数。

6.根据权利要求1所述的一种基于智慧农业的食用菌环境检测方法，其特征在于，所述根据每个聚类区域的颜色判断是否需要调整环境光照的方法为：

将连续相邻的、颜色为黄褐色的聚类区域进行合并，得到多个黄褐色区域；

计算每个黄褐色区域的面积在所有木耳的面积中的占比；

若占比大于占比阈值，则对该黄褐色区域进行补光；否则，不进行补光。