基于计算机视觉的3种金枪鱼属鱼类形态指标自动测量研究

金枪鱼类是我国远洋渔业重要的捕捞对象,其形态指标对研究金枪鱼类的生长、发育和生活史具有重要意义。人工测量形态指标是一种非常繁琐且低效率的测量方法,而计算机视觉是一种高效和客观的自动测量方法。因此,本文通过计算机视觉库OpenCV对3种金枪鱼类图像进行预处理,主要利用双边滤波、灰度变换、二值化处理和提取轮廓等图像处理技术得到金枪鱼类形态轮廓图像。根据预先选定的特征点,利用计算机视觉技术遍历轮廓图像上所有的像素点,并自动定位出每张轮廓图像的预选特征点共17个。
利用计算机视觉技术遍历得到的特征点位置,自动测量出3种金枪鱼的形态指标像素长度,并计算出形态指标实际长度。还分析自动测量与人工测量形态指标的绝对误差和相对误差。研究结果表明,通过计算机视觉技术对3种金枪鱼的形态指标的自动测量效果较好,大眼金枪鱼、黄鳍金枪鱼和长鳍金枪鱼的12个形态指标的绝对误差范围分别为0～1.46 cm、0～1.73 cm、0～1.32 cm,其相对误差范围分别为0.01%～5.84%、0%～6.17%、0%～6.89%。本研究以期为金枪鱼类智能识别提供前期工作基础,也为其他鱼类自动测量研究提供基础参考。