公开(公告)号：CN112950700A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202110213709.X

申请日：2021-02-25

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 江朝晖 ,  朱家微 ,  邰其乐 ,  洪石兰 ,  岳旭东

IPC: G06T7/60 ,  G06T5/00 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和图像处理的植物叶片气孔导度测量方法，包括：1在待测植物叶片的固定位置采样得到植物叶片气孔图像；2使用Mask R‑CNN算法对植物叶片气孔图像中的气孔进行实例分割得到气孔的掩膜图像；3对掩膜图像进行图像处理得到气孔的二值图像；4计算每个采样周期上的植物叶片的图像中气孔的总面积；5计算植物叶片在各采样周期上的气孔导度。本发明能简单有效地计算出植物叶片气孔导度，适用于对植物的光合、呼吸、蒸腾等生理活动进行研究及其应用。

公开(公告)号：CN112950700B

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202110213709.X

申请日：2021-02-25

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 江朝晖 ,  朱家微 ,  邰其乐 ,  洪石兰 ,  岳旭东

IPC: G06T7/60 ,  G06T5/00 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和图像处理的植物叶片气孔导度测量方法，包括：1在待测植物叶片的固定位置采样得到植物叶片气孔图像；2使用Mask R‑CNN算法对植物叶片气孔图像中的气孔进行实例分割得到气孔的掩膜图像；3对掩膜图像进行图像处理得到气孔的二值图像；4计算每个采样周期上的植物叶片的图像中气孔的总面积；5计算植物叶片在各采样周期上的气孔导度。本发明能简单有效地计算出植物叶片气孔导度，适用于对植物的光合、呼吸、蒸腾等生理活动进行研究及其应用。