3 Biểu đồ liên hệ giữa kích thước và khối lượng xoài
4.1 Lưu đồ giải thuật mô hình phân loại xoài
4.1 Xử lí ảnh 4.1.1 Tổng quan
Sự phát triển và ứng dụng của xử lý hình ảnh và hệ thống thị giác máy tính trong việc phát hiện khuyết tật bề mặt trái cây trong lĩnh vực nông nghiệp đang ngày một phát triển. Giám sát và phát hiện khuyết tật đang trở thành vấn đề quan trọng trong việc phân loại trái cây. Nhận biết bề mặt trái cây là chỉ số quan trọng trong việc nhận biết chất lượng. Trong chương này sẽ trình bày phương pháp tự động phát hiện khuyết tật trên bề mặt trái xoài dựa trên công nghệ xử lý ảnh. Phần mềm và thư viện sử dụng trong đồ án: PyCharm2019.1.3, thư viện OpenCv, thư viện pandas, thư viện Pyqt5,…
Thư viên OpenCv là một thư viện mã nguồn mở hàng đầu cho thị giác
máy tính (computer vision), xử lý ảnh và máy học, và các tính năng tăng tốc
GPU trong hoạt động thời gian thực. Nó chứa hàng ngàn thuật toán tối ưu hoá, trong đó cung cấp một bộ công cụ phổ biến cho các ứng dụng về thị giác máy tính. OpenCV đang được sử dụng trong rất nhiều ứng dụng, từ khâu hình ảnh Street View của Google tới việc chạy các chương trình nghệ thuật tương tác, nhận diện khuôn mặt, hay Robot, xe hơi tự lái.
Thư viện Pandas là thư viện mã nguồn mở với hiệu năng cao cho phân tích dữ liệu trong Python được phát triển bởi Wes McKinney trong năm 2008. Chỉ với hơn 1 năm phát triển nó đã trở thành một thư viện chuẩn cho việc phân tích dữ liệu khi dùng Python.
Thư viện Qt là một Application framework đa nền tảng viết trên ngôn ngữ C++ , được dùng để phát triển các ứng dụng trên desktop, hệ thống nhúng và mobile. Hỗ trợ cho các platform bao gồm : Linux, OS X, Windows, VxWorks, QNX, Android, iOS, BlackBerry, Sailfish OS và một số platform khác. PyQt là Python interface của Qt, kết hợp của ngôn ngữ lập trình Python và thư viện Qt, là một thư viện bao gồm các thành phần giao diện điều khiển
Ngoài ra chương trình còn sử dụng một số thư viện hỗ trợ cho việc xử lí ảnh như thư viện numpy,openpyxl… Trong đề tài này áp dụng những ứng dụng của thư viện OpenCv để kết nối với webcam, thu dữ liệu về từ webcam Stream.
4.1.2 Giới thiệu:
Ngày nay, hệ thống thị giác máy có sự hiệu quả về tiết kiệm thời gian, giảm chi phí lao động, nhất quán, tốc độ cao và sự chính xác khi đánh giá chất lượng trái cây. Ảnh kỹ thuật số là chìa khóa quan trọng để lấy dữ liệu xử lý, việc trích xuất dữ liệu từ ảnh kỹ thuật số và hiểu được chúng sẽ giúp ta thực hiện được một số tác vụ quan trọng trong đồ án này.
Màu sắc trong thị giác máy được sử dụng để ước tính độ chín, mức độ khuyết tật, thời gian bảo quản và giá trị dinh dưỡng. Về thị giác máy (machine vision) sẽ có hai phần chính: chụp ảnh và xử lý ảnh. Đề tài này áp dụng cho trái cây đơn màu, hệ thống sẽ xác định cụ thể các thuộc tính của trái xoài như: kích thước trái, kích thước phần khuyết tật.
Hình 4. 1 Sơ đồ nguyên lý hệ thống