基于機器視覺的冬小麥葉片形態(tài)測量軟件開發(fā)*

宮志宏，董朝陽，于 紅，劉布春，李 春，劉 濤，李軍玲

基于機器視覺的冬小麥葉片形態(tài)測量軟件開發(fā)*

宮志宏1,2，董朝陽2，于 紅3，劉布春4**，李 春2，劉 濤2，李軍玲1,5

（1. 中國氣象局?河南省農業(yè)氣象保障與應用技術重點實驗室，鄭州 450003；2. 天津市氣候中心，天津 300074；3. 天津市西青區(qū)氣象局，天津 300380；4.中國農業(yè)科學院農業(yè)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展研究所，北京 100081；5.河南省氣象科學研究所，鄭州 450003）

隨著圖像處理與識別技術的快速發(fā)展，作物表型識別技術日趨成熟。為實現(xiàn)不同品種、不同生育期冬小麥葉片面積和面積系數的精準快速測定，依托VB.net和OpenCV在.NET平臺下的圖像處理封裝庫，研發(fā)了基于機器視覺的冬小麥葉片形態(tài)測量算法并設計開發(fā)了軟件，軟件可實現(xiàn)數字圖片的畸變校準并可以同時測量多個葉片長、寬和面積。為驗證軟件測定效果，選取冬小麥綠色展開葉100 片，通過與人工測量的葉片長寬、WinDIAS葉面積分析系統(tǒng)測量的葉面積結果對比，分析圖像識別方法的準確性和穩(wěn)定性。結果表明，圖像識別法與人工和WinDIAS測量的冬小麥葉片長、寬和面積的相關系數均≥0.975，歸一化均方根誤差均≤0.10%；針對數字照片畸變校準功能進行測試，對葉片水平（垂直）縮放50%且垂直（水平）斜切30°的圖像校準后，其測量結果與原始圖像測量結果的最大相對誤差僅為2%。說明基于機器視覺的冬小麥葉片形態(tài)識別方法，可對多種畸變圖像進行準確的幾何校準，可作為一種可同時準確測定多個葉片面積和長寬的新方法，在農業(yè)科學測量、農情信息業(yè)務、農業(yè)氣象觀測業(yè)務等領域推廣應用。

冬小麥；葉片形態(tài)；畸變校準；RGB圖像

葉片作為光合作用和蒸騰作用的主要器官[1?3]，其面積形態(tài)與小麥生長發(fā)育、抗逆性及產量形成有著密切關系[4?5]，尤其對小麥籽粒產量的形成具有較大影響[6?7]，常作為生長發(fā)育、長勢、遺傳特性等生理生化反應過程的主要參考依據[8]。葉面積系數、葉面積等代表植物植株葉片形態(tài)的參數被廣泛應用于農業(yè)科研和生產服務[9?14]，特別是在早已形成的農業(yè)氣象觀測與監(jiān)測業(yè)務項目和農業(yè)氣象情報服務中發(fā)揮著重要的基礎性數據支撐作用[15]。

目前，對小麥葉面積的測量主要采用面積系數法[16?17]。然而，不同品種、不同生育期面積系數差異較大[18?19]。因此，想要準確測量葉片面積，需根據品種和生育期通過葉片長寬測量對面積系數進行校準。傳統(tǒng)代表性的葉面積測量方法主要有坐標紙法和葉面積儀器測量法，坐標紙法臨摹葉片大小，其精度較高，但效率低；葉面積儀法操作簡便、但成本較高，對不同作物葉片的規(guī)格有限制[20]，一般每次可測量一片葉片。近年來隨著智能拍照手機的普及，通過RGB數字圖像識別方法分割提取目標成為一種比較流行的方法，例如運用AutoCAD、Photoshop等第三方圖像處理軟件較為快捷地對獲取的葉片圖像進行描繪從而實現(xiàn)葉片特征的提取[21?22]，或者相關科研人員自主開發(fā)葉片分割提取軟件實現(xiàn)葉片屬性提取[23?27]，但多個葉片屬性同時快速測量以及在獲取照片過程中針對拍照角度不同導致的圖像畸變進行校準等相關研究較少，而圖像畸變往往會令識別結果產生不同程度偏差[28?30]?；诖?，研究設計了一套基于機器視覺冬小麥葉片形態(tài)測量算法，并開發(fā)了面向對象的Windows端軟件，可自動進行數字圖像畸變校準，并同時識別多個葉片長、寬和面積，期望為小麥葉片面積測量提供一種新的方法，同時減少常規(guī)方法由于品種、生育期變化需要進行校準面積系數而耗費的時間。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

所用材料為冬小麥品種“濟麥22”，是天津市冬小麥栽培品種之一，葉片數字照片取樣時間為4月24日，共選取綠色展開葉片100片。

1.2 數據獲取

（1）人工測量：取葉片最長處和最寬處采用直尺（精度1mm）測量即為葉片長和寬；（2）利用華為mate30按4:3比例拍攝葉片，獲取RGB數字圖像；（3）利用WinDIAS 3葉面積分析系統(tǒng)（英國產）測量葉面積；（4）利用圖像識別算法測量葉片長、寬和面積。

1.3 系統(tǒng)開發(fā)

在圖像識別算法的基礎上，依托VB.net和OpenCV在.NET平臺下的圖像處理封裝庫開發(fā)基于C/S架構的Windows端小麥葉片形態(tài)識別軟件。

1.4 精度檢驗

為驗證圖像識別方法測定效果，利用人工測量法和圖像識別算法軟件分別測量葉片的長和寬；利用葉面積分析系統(tǒng)和圖像識別算法軟件分別測量葉面積。利用SPSS軟件進行統(tǒng)計分析，確定圖像識別方法的穩(wěn)定性和可行性。

2 結果與分析

2.1 小麥葉片形態(tài)的測量方法

2.1.1 制作標定板

標定板選用底色為白色、帶有LED光源的背光板，以標定板4個角為圓心設置4個空心圓或其他樣式做明確標記，方便用戶準確標注角點進行畸變校準，4個標記點連接可以形成一個已知面積矩形（Sbd，Sbd=43cm×31cm=1333cm2）。實際使用中，矩形的尺寸可根據測量葉片面積大小設置，保證葉片全部放置在4個角點連線形成的矩形內部。

2.1.2 采集葉片圖像

將多個小麥葉片放置于標定板并用透明玻璃板壓平，通過手機、照相機或其他可攝像裝置對葉片進行拍照，獲得包含葉片的數字照片，建議相機鏡頭平面與標定板平面夾角≤45°。

2.1.3 校準葉片畸變

（1）圖像平滑去噪

把數字圖像中某一點的值用該點相鄰區(qū)域的平均值代替，讓周圍的像素值接近真實值，從而消除孤立的噪聲點，去除雜點影響，公式為

式中，(x, y)為原始圖像Oi(x, y)和處理后圖像Pi(x, y)中對應像素坐標，mid函數為求平均值，R為二維矩陣，建議選擇為3×3或5×5；如R為3×3矩陣，則k∈[?1, 1]，l∈[?1, 1] ，如R為5×5矩陣，則k∈[?2, 2]，l∈[?2, 2]，其中k、l均為整數。

（2）獲取標定板有效面積

由于獲取數字照片Oi(x, y)時，鏡頭平面與標定板平面無法保證完全水平，數字圖像存在一定畸變。為獲取標定板的有效面積，需要通過標定板上的四4個角點對Pi(x, y)進行圖像校正。

角點坐標獲取：研究設計了兩種獲取方式。一是通過鼠標手動選取4個角點；二是通過計算機自動查找4個空心圓圓心坐標獲取角點坐標，圓心坐標查找公式為

式（2）中，(x, y)為圓上的點，（x1, y1）為圓心，r為半徑，當θ從0°變化到360°時，形成半徑為r的完整圓。圖像Pi(x, y)中的每個點都相當于（x, y, r）空間中的一個圓，對于一個特定的(x, y)，θ從0°到360°掃描，假定一個圓的半徑r，最終獲得（x1, y1）值中出現(xiàn)最多的一組坐標即為圓心。

畸變校準：在數字圖像獲取時，由于相機鏡頭平面與標定板之間存在傾斜角，無法形成垂直朝下的正投影。利用透視中心、像點、目標點三點共線的條件，按照透視旋轉定律使承影面（透視面）繞跡線（透視軸）旋轉某一角度，保持承影面上投影幾何圖形不變的變換，公式為

2.1.4 提取葉片形態(tài)

（1）葉片部分提取

設圖像P1i(x, y)中(x, y)點像素RGB三基色為(R, G, B)，符合G×2-(B+R)>0（或G>R>B 或 G>B>R），則(x, y)點像素為綠色葉片部分，(R, G, B)保持初始值，否則(x, y)點像素為枯葉部分或非葉片部分 (R, G, B)=（255, 255, 255），獲得圖像P2i(x, y)。

（2）葉片面積與長寬獲取

二值化：應用最大類間方差法OTSU算法，按照圖像的灰度特性，將圖像P2i(x, y)分成背景（非葉片）和前景（葉片）兩部分，獲得圖像P3i(x, y)。

葉片面積獲?。簩D像P3i(x, y)的邊結構矩陣b（選擇為3×3或5×5矩陣區(qū)域）收縮，消除小的雜質，獲得圖像P4i(x, y)，公式為

式中，(x, y)為圖像P3i(x, y)的像素坐標，bxy表示(x, y)位置結構矩陣，當b的原點平移到圖像P3i(x, y)的像素點(x, y)時，如果b在(x, y)處，且完全被包含在圖像P3i(x, y)重疊區(qū)域，則將輸出圖像P4i(x, y)對應的像素點(x, y)的RGB值賦值為(R, G, B)=(0, 0, 0)，否則賦值為(R, G, B)=(255, 255, 255)。

對圖像P4i(x, y)用結構矩陣b（選擇為3×3或5×5矩陣區(qū)域）進行擴張，填補P4i(x, y)中葉片內部空洞。公式為

式中，(x, y)為圖像P4i(x, y)的像素坐標，bxy表示(x, y)位置結構矩陣，當b的原點平移到圖像P4i(x, y)像素點(x, y)時，如果b在圖像P4i(x, y)像素點(x, y)處與P4i(x, y)的交集不為空，則輸出圖像P5i(x, y)對應的像素點(x, y)的RGB值賦值為(R, G, B)= (0, 0, 0)，否則賦值為(R, G, B)= (255, 255, 255)。

獲取P5i(x, y)圖像總的像素個數(Sy)，計算P5i(x, y)中(R, G, B)= (0, 0, 0)的像素個數(Sx)，從而得出該葉片葉面積(S)，Sbd為標定板面積，公式為

葉片長、寬獲?。簩5i(x, y)圖片中連通區(qū)域進行查找，每個連通區(qū)域為一個葉片，應用Graham掃描算法[31]查找各個連通區(qū)域凸包Ti(x, y)，尋找當前凸包x軸和y軸對應的最小值和最大值(xmin, xmax, ymin, ymax)。通過4個點構造Ti(x, y) 的4條切線，形成一個外接矩形Ri(x, y)，保存為當前最小值，并保存矩形信息。在Ri(x, y)的基礎上順時針旋轉切線，計算新矩形的面積并與當前最小值比較，如果小于當前最小值則更新，直到其中一條切線和凸包點集合形成的多邊形的一條邊重合。在Ri(x, y)的基礎上逆時針旋轉切線，計算新矩形的面積并與當前最小值比較，直到其中一條切線和凸包點集合形成的多邊形的一條邊重合?；谌缟戏椒?，獲得Ti(x, y)的最小面積外接矩形Rmin(x, y)，Rmin(x, y)邊長對應為葉片的長、寬。

2.2 小麥葉片形態(tài)測量軟件的界面和流程

研究開發(fā)的Windows端小麥葉片形態(tài)識別軟件可實現(xiàn)多個小麥葉片長、寬和面積同時測量。軟件主界面由三部分組成：操作功能區(qū)、圖像處理效果展示區(qū)，識別結果顯示區(qū)（圖1）。

圖1 葉片形態(tài)識別軟件主界面

軟件使用流程如圖2所示，第一步，確認識別為單個或多個小麥葉片（默認選中多葉片分析）；第二步，打開需要識別的包含作物葉片的數字圖片；第三步，根據實際情況進行數字圖片畸變校準，并輸入Sbd標定板面積、長或寬（長和寬只需輸入一項，另一項通過面積除以長或寬獲得），軟件標定方式包括不做標定（假定無形變，數字照片拍攝范圍即為Sbd，不需要校準）、選取參考面積（假定無形變，手動截取矩形參考面積即為Sbd）、四邊形校準（有形變，通過四邊形的4個頂點進行畸變校準，四邊形面積即為Sbd）和圓形校準（有形變，通過識別空心圓的4個圓心進行畸變校準，4個圓心組成的矩形面積即為Sbd）；第四步，葉面積預處理和面積、長、寬計算；第五步，按照用戶打開數字照片名稱和輸入的對應編號命名，將作物圖像識別效果展示區(qū)中帶有識別標記的圖片和識別結果顯示區(qū)中相關信息進行保存（以txt文本格式保存）。

圖2 軟件使用流程

2.3 小麥葉片形態(tài)測量軟件的識別效果檢驗

2.3.1 葉片形態(tài)識別效果

利用圖像識別軟件對人工測量的100片葉片進行識別處理，得到相應的葉片長度、寬度和面積值，與人工測量結果進行對比，結果見表1。由表可見，圖像識別方法與人工測量方法所得100個葉片長度、寬度和面積的平均值均非常接近，樣本葉長平均值分別為19.18cm和19.35cm，葉片寬平均值分別為1.08cm和1.10cm，兩者測定結果的相關系數均較高，分別為0.999和0.975（圖3a、圖3b)，線性相關系數均通過了0.01水平的顯著性檢驗。圖像識別方法和WinDIAS 3分析系統(tǒng)測量方法所得100個葉片面積的平均值分別為15.14cm2和14.68cm2（表1），兩者的相關系數達到0.999（圖3c），通過了0.01水平的顯著性檢驗。同時，兩種方法所測葉長、葉寬和葉面積之間的均方根誤差和歸一化均方根誤差分別為0.19%、0.10%、0.50%和0.01%、0.10%、0.03%。說明通過圖像識別方法得到的冬小麥葉長、葉寬及葉面積測量值與人工測量方法和WinDIAS 3葉面積分析系統(tǒng)測量值的誤差很小，精確度較高，可以作為測定冬小麥葉長、葉寬和葉面積的有效手段。

表1 圖像識別方法、人工測量和WinDIAS 3對100個葉片樣本的測定結果對比

圖3 兩種方法所測葉片長度、寬度和面積值對比

注：*、**分別表示相關系數通過0.05、0.01水平的顯著性檢驗。

Note:*is P<0.05，**is P<0.01.

2.3.2 數字圖像畸變校準效果

選取試驗材料中13片冬小麥葉片置于標定板，在相機鏡頭平面與標定板平面接近平行的基礎上拍照，獲得實際拍照圖片（圖4a1），通過PhotoShop中透視工具分別將圖4a1水平斜切15°（圖4b1）和30°（圖4c1），垂直縮放50%并水平斜切15°（圖4d1）、30°（圖4e1），水平縮放50%并垂直斜切15°（圖4f1）、30°（圖4g1）。將以上獲得的圖片通過圖像識別算法軟件進行畸變校準，校準對應圖片見圖4a2-圖4g2。其中，實際拍照圖片進行校準后的圖片（圖4a2），13片葉片平均長度為18.26cm，寬度為1.07cm，面積為14.09cm2，將該結果作為標準測定值。將其他校準圖片（圖4b2-圖4g2））中13片葉片平均長、寬和面積值與圖4a2標準測定值比較（表2），相對誤差分布范圍分別為[?0.25%，0.09%]、[0.65%，2.06%]、[?0.39%，0.44%]，與標準測定值相比，葉片長、寬和面積相對誤差絕對值最大為0.25%、2.06%和0.44%。由此可見，本算法軟件畸變校準精度較高。研究中，經過多次手機拍照測定，當相機鏡頭平面與標定板平面夾角接近45°時獲取數字照片畸變不大于圖4d1、4f1，此時，葉片長、寬和面積相對誤差絕對值≤0.65%，因此，給出在數字照片獲取中拍照相機鏡頭平面與標定板平面夾角為≤45°的建議。

(a1) 實際拍照圖片Original image; (b1) 水平斜切15°Horizontal bevel 15 °; (c1) 水平斜切30°Horizontal bevel 30 °; (d1) 垂直縮放50%，水平斜切15°Vertical scale 50%, and horizontal bevel of 15 °; (e1) 垂直縮放50%，水平斜切30°Vertical scale 50%, and horizontal bevel 30 °; (f1) 水平縮放50%，垂直斜切15°Horizontal 50%, and vertical bevel 15 °; (g1) 水平縮放50%，垂直斜切30°Horizontal scale 50%, and vertical bevel 30 °; (a2-g2)校準后圖片Calibrated images.

表2 標準測定值與畸變校準圖片測量葉片面積、長寬結果誤差比較

3 結論與討論

3.1 結論

研究設計了一套基于圖像識別的小麥葉片形態(tài)識別方法，并開發(fā)了基于Windows系統(tǒng)葉片形態(tài)測量軟件，可實現(xiàn)圖像畸變校準并快速識別圖片中包含的多個葉片長、寬和面積值，結果與人工測量長、寬和WinDIAS葉面積分析系統(tǒng)測量面積進行比較，其相關系數分別為0.999、0.975、0.999，歸一化均方根誤差分別為0.01%、0.10%、0.03%；對實際拍照圖像和不同程度的畸變數字圖像測量的葉片長、寬和葉面積結果比較，其相對誤差最大絕對值分別為0.25%、2.06%和0.44%。證明了研究算法可作為一種精度較高的葉片長、寬和面積測量方法。

3.2 討論

研究突破了傳統(tǒng)坐標紙法效率低、葉面積儀法成本較高且對葉片大小有限制的問題，擺脫了應用第三方圖像軟件描繪特征提取葉面積較為繁瑣的過程。解決了用戶獲取葉片圖像時由于相機鏡頭平面和標定板存在角度產生畸變導致的測量誤差，針對小麥不同品種、生育期需要進行校準面積系數的問題量身定做了一套可一次拍照測量多個小麥葉片長、寬和面積的軟件，當單次測量10片以上葉片時，葉片測量速度可達到2s·片?1，具有較快的測量速度，初步實現(xiàn)了研究目標。已有葉片圖像識別研究多為單獨測量葉面積，研究軟件在此基礎上增加了葉片長寬的同步測量，方便用戶獲取面積系數后實現(xiàn)田間大批量原位測量長寬獲取葉面積的需求；在畸變校準方面，現(xiàn)有研究多為依托固定攝像鏡頭減少形變，通過標定校準較少，研究軟件為了更具普適性，針對不同應用場景集成了不做標定、選取參考面積、四邊形校準和圓形校準4種方法。目前軟件已經在番茄、黃瓜、辣椒、葡萄葉片測量中獲得廣泛使用。由于研究算法在設計之初，考慮后續(xù)增加葉片病斑、非綠色葉片的形態(tài)識別，因此，采用通過RGB三基色顏色空間范圍提取葉片區(qū)域，這與現(xiàn)有大多數研究直接通過二值化提取葉片有所不同。根據用戶在番茄葉片測量試驗的反饋，在實驗室復雜光照環(huán)境拍攝偶爾會出現(xiàn)個別葉片無法完整識別現(xiàn)象，考慮為室內開啟多種光源狀態(tài)下受到光源色和環(huán)境色影響致使獲取葉片固有色的色差發(fā)生較大變化[32]，下一步將集成通過二值化提取葉片功能，方便用戶在復雜光源環(huán)境切換使用。

目前研究軟件在 Windows 10操作系統(tǒng)下采用 VB.net開發(fā)，兼容 Windows 7，具有良好的代碼重用性，所占資源消耗少，運行簡便，易于使用，與常規(guī)的葉面積儀相比，在保證畸變校準精度較高的基礎上，去除了硬件設備花銷。但是基于Windows版本與基于Android手機版本相比，便攜性有所下降，下一步將改進標定板，研發(fā)基于Android端具備通過攝像頭動態(tài)校準標定板面積的作物葉片形態(tài)識別軟件，方便用戶在田間地頭直接通過手機實時開展葉片形態(tài)測量工作。

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Development of Winter Wheat Leaf Morphology Measurement Software Based On Machine Vision

GONG Zhi-hong1,2, DONG Chao-yang2, YU Hong3, LIU Bu-chun4, LI Chun2, LIU Tao2, LI Jun-ling1,5

（1. Henan Key Laboratory of Agrometeorological Ensuring and Applied Technique, CMA，Zhengzhou 450003, China；2.Tianjin Climate Center，Tianjin 300074；3. Tianjin Xiqing District Meteorological Bureau, Tianjin 300380；4. Institute of Environment and Sustainable Development in Agriculture, CAAS, Beijing 100081；5. Henan Institute of Meteorological Sciences, Zhengzhou 450003）

With the development of image processing and recognition technology, the technology of crop phenotype recognition is becoming more mature. In order to achieve accurate and rapid determination of leaf area and area coefficient of winter wheat with different varieties and different growth stages, VB.net and OpenCV software were used in the study. In the image processing and packaging library based on NET platform, a winter wheat leaf morphology measurement algorithm with machine vision was developed, and a software was designed and developed. The software can realize distortion calibration of digital images and simultaneously measure the length, width and area of multiple leaves. And then in order to verify the effect of software measurement, 100 green expanded leaves of winter wheat were selected, and the accuracy and stability of image recognition method were analyzed by comparing with the leaf length and width measured manually. The leaf area measured by WinDIAS leaf area analysis system. The results showed that the correlation coefficients of the winter wheat leaf length, width and area measured by image recognition method, manual and WinDIAS were more than 0.975 respectively, while the normalized root mean square errors were less than 0.10%. For the distortion calibration function of digital images, the maximum relative error between the measurement results and the original image is only 2% after the calibration of the image with the horizontal (vertical) scaling of 50% and the vertical (horizontal) beveling of 30°. It is suggested that the recognition method of winter wheat leaf morphology based on machine vision can accurately calibrate various distorted images, while it can be used as a new method to accurately measure the area, length and width of multiple leaves at the same time. It can be popularized and applied in agricultural scientific measurement, agricultural information service and agricultural meteorological observation service.

Winter wheat; Leaf morphology; Distortion calibration; RGB image

10.3969/j.issn.1000-6362.2022.11.007

宮志宏,董朝陽,于紅,等.基于機器視覺的冬小麥葉片形態(tài)測量軟件開發(fā)[J].中國農業(yè)氣象,2022,43(11):935-944

2021?12?27

中國氣象局河南省農業(yè)氣象保障與應用技術重點開放實驗室開放研究基金項目（AMF201907）；中國農業(yè)科學院科技創(chuàng)新工程（CAAS-ASTIP-2014-IEDA）；河南省自然科學基金青年基金項目（202300410531）

劉布春，研究員，研究方向為農業(yè)減災和農業(yè)災害風險管理，E-mail：liubuchun@caas.cn

宮志宏，E-mail：gong041@126.com