基于机器视觉的牛体尺测量方法
专利汇可以提供基于机器视觉的牛体尺测量方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 实施例 公开了一种基于 机器视觉 的 牛 体尺测量方法，包括：步骤1：使用固定长度的标签贴于牛体侧身；步骤2：拍摄贴有标签的牛侧身图像，计算标签的 像素 长度，通过标签真实长度与像素比例，算出图像上单位像素对应的实际距离；步骤3：提取图像中的牛图像以及牛轮廓的数据；步骤4：对牛轮廓数据分析；步骤5： 定位 牛体的特征点；步骤6：根据特征点计算牛体尺。本发明使用机器视觉的方式，对牛的体尺信息进行测量，极大的减少了人工成本，且该方式属于无 接触 式，不会对牛造成任何应激反应，并具有较高的准确率；且无设备部署需求，只需利用随身携带的手机与标签纸，即可方便的完成对牛只的体尺测量。，下面是基于机器视觉的牛体尺测量方法专利的具体信息内容。
1.一种基于机器视觉的牛体尺测量方法，其特征在于，包括：
步骤1：使用固定长度的标签贴于牛体侧身；
步骤2：拍摄贴有标签的一侧的牛侧身图像，使用匹配算法匹配牛身上的标签，计算标签的像素长度，通过标签真实长度与像素比例，算出图像上单位像素对应的实际距离，记其比例为ruler；
步骤3：去掉图像中与牛无关部分，提取图像中的牛图像以及牛轮廓的数据；
步骤4：对牛轮廓数据分析，计算得到切面数据和牛背到牛腹的距离数据；
步骤5：根据所计算得到的数据定位牛体的特征点；
步骤6：根据特征点计算牛体尺。
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的牛体尺测量方法，其特征在于，所述步骤3包括：
提取牛图像子步骤：使用牛提取算法将图像中的牛提取出来，去除掉与牛无关的部分；
获取牛轮廓子步骤：使用边缘检测算法获得图像中的若干个轮廓数据，将若干个轮廓数据按从外往里的顺序排序，轮廓最外层为需要获取的牛轮廓数据，该牛轮廓数据包含若干个坐标；
,n为轮廓点的
总数。
3.如权利要求2所述的基于机器视觉的牛体尺测量方法，其特征在于，所述步骤4包括：
归一化轮廓数据子步骤：将轮廓数据在x轴上的数值范围缩放至 之间， 为超参数，记归一化轮廓数据为 ；
归一化公式： ；
其中 为原始值， 为缩放后的值，R为包含实数的集合；
计算切面数据子步骤：对牛的轮廓数据，从x轴左侧向右侧扫描，对于x轴的轮廓坐标，用最上边缘的坐标y值减去最下边缘的坐标y值，得到切面数据 ；
；
；
定位牛髻甲子步骤：使用机器学习方法分析牛髻甲在归一化轮廓数据 上的位置，得到髻甲所在x轴位置 髻甲；
定位牛尻子步骤：使用机器学习方法分析得到牛尻在在归一化轮廓数据 上的位置，得到牛尻所在x轴位置 牛尻；
拟合牛背方程子步骤：截取 髻甲和 牛尻之间的归一化轮廓数据 ，并只取最上边缘的轮廓数据，拟合数据满足以下关系：
；
对该数据使用最小二乘法拟合，得到牛背拟合直线方程 back；
yback=kx+b，其中 ；
计算牛背到牛腹的距离子步骤：计算整体切面数据平均值 ，牛腹位于 髻甲和牛尻所在垂线之间，截取这之间的切面数据，并取在整体切面数据平均值 sec阈值σ以内的切面数据，计算其平均值，得到牛背到牛腹的距离 abdominal；
；
。
4.如权利要求3所述的基于机器视觉的牛体尺测量方法，其特征在于，所述步骤5包括：
髻甲定位子步骤：髻甲所在x轴直线与牛背拟合直线方程 相交点为髻甲，得到髻甲坐标（x髻甲，y髻甲）；
背部定位子步骤：截取 髻甲和 牛尻之间的切面数据 髻甲-牛尻，寻找所截取切面数据中的最大值所在坐标 ，将 max代入牛背拟合直线方程 ，得到背部坐标（x背部，y背部）；
牛尻定位子步骤：牛尻在x轴直线与牛背所在y横轴相交点为牛尻，得到牛尻坐标（x牛尻，y牛尻）；
肩胛前端定位子步骤：在髻甲坐标基础上将y值正向偏移牛背到牛腹的长，即为肩胛前端坐标（x肩胛前端，y肩胛前端）；
腹部定位子步骤：在背部上的纵轴坐标上偏移 得到腹部（x腹部，y腹部）；
前蹄定位子步骤：在左侧髻甲部分寻找切面的最大值坐标，定义为前蹄（x前蹄，y前蹄）。
5.如权利要求4所述的基于机器视觉的牛体尺测量方法，其特征在于，所述步骤6中，体长为髻甲到牛尻的距离：
；
体斜长为牛尻到肩胛前端的距离：
；
腹深为背部到腹部的距离：
；
体高为髻甲到前蹄的距离：
。
基于机器视觉的牛体尺测量方法
技术领域
背景技术
发明内容
步骤2：拍摄贴有标签的一侧的牛侧身图像，使用匹配算法匹配牛身上的标签，计算标签的像素长度，通过标签真实长度与像素比例，算出图像上单位像素对应的实际距离，记其比例为ruler；
步骤3：去掉图像中与牛无关部分，提取图像中的牛图像以及牛轮廓的数据；
步骤4：对牛轮廓数据分析，计算得到切面数据和牛背到牛腹的距离数据；
步骤5：根据所计算得到的数据定位牛体的特征点；
步骤6：根据特征点计算牛体尺。
获取牛轮廓子步骤：使用边缘检测算法获得图像中的若干个轮廓数据，将若干个轮廓数据按从外往里的顺序排序，轮廓最外层为需要获取的牛轮廓数据，该牛轮廓数据包含若干个坐标；
,n为轮廓点的总数。
为超参数，记归一化轮廓数据为 ；
归一化公式： ；
其中 为原始值， 为缩放后的值，R为包含若干个实数的集合；
计算切面数据子步骤：对牛的轮廓数据，从x轴左侧向右侧扫描，对于x轴的轮廓坐标，用最上边缘的坐标y值减去最下边缘的坐标y值，得到切面数据 ；
；
；
定位牛髻甲子步骤：使用机器学习方法分析牛髻甲在归一化轮廓数据 上的位置，得到髻甲所在x轴位置 髻甲；
定位牛尻子步骤：使用机器学习方法分析得到牛尻在在归一化轮廓数据 上的位置，得到牛尻所在x轴位置 牛尻；
拟合牛背方程子步骤：截取 髻甲和 牛尻之间的归一化轮廓数据 ，并只取最上边缘的轮廓数据，拟合数据满足以下关系：
；
对该数据使用最小二乘法拟合，得到牛背拟合直线方程 back；
yback=kx+b，其中 ,；
计算牛背到牛腹的距离子步骤：计算整体切面数据平均值 ，牛腹位于
和 所在垂线之间，截取这之间的切面数据，并取在整体切面数据平均值 sec阈值σ以内的切面数据，计算其平均值，得到牛背到牛腹的距离 abdominal；
；
。
背部定位子步骤：截取 髻甲和 牛尻之间的切面数据 ，寻找所截取切面数据中的最大值所在坐标 ，将 max代入牛背拟合直线方程 back，得到背部坐标（x背部，y背部）；
牛尻定位子步骤：x牛尻所在x轴直线与牛背所在y横轴直线相交点为牛尻，得到牛尻坐标（x牛尻，y牛尻）；
肩胛前端定位子步骤：在髻甲坐标基础上将y值正向偏移牛背到牛腹的长，即为肩胛前端坐标（x肩胛前端，y肩胛前端）；
腹部定位子步骤：在背部上的纵轴坐标上偏移 得到腹部（x腹部，y腹部）；
前蹄定位子步骤：在左侧髻甲部分寻找切面的最大值坐标，定义为前蹄（x前蹄，y前蹄）。
；
体斜长为牛尻到肩胛前端的距离：
；
腹深为背部到腹部的距离：
；
体高为髻甲到前蹄的距离：
。
背部2
牛尻3
肩胛前端4
腹部5
前蹄6。
具体实施方式
获取牛轮廓子步骤：使用边缘检测算法获得图像中的若干个轮廓数据，将若干个轮廓数据按从外往里的顺序排序，轮廓最外层为需要获取的牛轮廓数据，该牛轮廓数据contour包含若干个坐标，如图3所示和下式所示；
,n为轮廓点的总数。
为超参数，记归一化轮廓数据为 ；
归一化公式： ；
其中 为原始值， 为缩放后的值，R为包含若干个实数的集合；
计算切面数据子步骤：对牛的轮廓数据，从x轴左侧向右侧扫描，对于x轴的轮廓坐标，用最上边缘的坐标 值减去最下边缘的坐标 值，得到切面数据 ；
；
；
定位牛髻甲子步骤：使用机器学习方法分析牛髻甲在归一化轮廓数据 上的位置，得到髻甲所在x轴位置 髻甲；
定位牛尻子步骤：使用机器学习方法分析得到牛尻在在归一化轮廓数据 上的位置，得到牛尻所在x轴位置 牛尻；
拟合牛背方程子步骤：截取 髻甲和 牛尻之间的归一化轮廓数据 ，并只取最上边缘的轮廓数据，拟合数据满足以下关系：
；
对该数据使用最小二乘法拟合，得到牛背拟合直线方程 ；
，其中, ；
计算牛背到牛腹的距离子步骤：计算整体切面数据平均值 ，牛腹位于 髻甲和 牛尻所在垂线之间，截取这之间的切面数据，并取在整体切面数据平均值 阈值σ以内的切面数据，计算其平均值，得到牛背到牛腹的距离dabdominal；
；
。
背部2定位子步骤：截取 髻甲和 牛尻之间的切面数据 ，寻找所截取切面数据中的最大值所在坐标 ，将 max代入牛背拟合直线方程 ，得到背部2坐标（x背部，y背部）；
牛尻3定位子步骤：x牛尻所在x轴直线与牛背所在y横轴直线相交点为牛尻3，得到牛尻3坐标（x牛尻，y牛尻）；
肩胛前端4定位子步骤：在髻甲1坐标基础上将y值正向偏移牛背到牛腹的长，即为肩胛前端4坐标（x肩胛前端，y肩胛前端）；
腹部5定位子步骤：在背部2上的纵轴坐标上偏移dabdominal得到腹部5坐标（x腹部，y腹部）；
前蹄6定位子步骤：在左侧髻甲1部分寻找切面的最大值坐标，定义为前蹄6（x前蹄，y前蹄）。
体斜长为牛尻3到肩胛前端4的距离：
；
腹深为背部2到腹部5的距离：
；
体高为髻甲1到前蹄6的距离：
。
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