【摘 要】
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种植环境下的玫瑰花分布紧密、互相遮挡，为准确检测并提取玫瑰花的特征，基于机器视觉对玫瑰花的颜色和形状进行识别与处理。首先选取双边滤波对玫瑰花图像去噪，然后采用六角锥体模型颜色空间（hexagonal cone colour model,HSV）对玫瑰花颜色进行提取，创建滚动条函数对六角锥体颜色模型各分量图阈值分割从而确定最佳阈值，最后运用形态学运算、面积阈值、孔洞查询填补等方法提取玫瑰花轮廓，并提
【基金项目】
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云南省科技厅科技技术项目（202104AR040012）；
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种植环境下的玫瑰花分布紧密、互相遮挡，为准确检测并提取玫瑰花的特征，基于机器视觉对玫瑰花的颜色和形状进行识别与处理。首先选取双边滤波对玫瑰花图像去噪，然后采用六角锥体模型颜色空间（hexagonal cone colour model,HSV）对玫瑰花颜色进行提取，创建滚动条函数对六角锥体颜色模型各分量图阈值分割从而确定最佳阈值，最后运用形态学运算、面积阈值、孔洞查询填补等方法提取玫瑰花轮廓，并提出玫瑰花内切圆形状拟合算法，将拟合内切圆的圆心和半径作为玫瑰花图像特征。结果表明，玫瑰花颜色阈值能够有效去除玫瑰花枝叶、泥土等图像，形状拟合算法能有效提取玫瑰花的形状特征，并擦除玫瑰花苞。运用该算法单朵玫瑰花识别率为98.17%,3朵及以下重叠玫瑰花的识别率为92.67%,4朵及以上重叠玫瑰花的识别率为74.07%，被枝叶遮挡的玫瑰花识别率为83.03%，该套机器算法在复杂的种植环境中能有效识别并提取玫瑰花的特征值，结果可为玫瑰花采摘机器人研究提供重要技术支撑。
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