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A题 水果采摘机器人的图像识别
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A题 水果采摘机器人的图像识别
原题再现 中国是世界上最大的苹果生产国年产量约3500万吨。同时中国也是世界上最大的苹果出口国世界上每两个苹果中就有一个是中国出口的世界上超过六分之一的苹果是中国出口的。中国提出了“一带一路”倡议这是建设未来共享的国际社会的重要支柱。由于这一举措越南、孟加拉国、菲律宾、印度尼西亚等沿线国家已成为中国苹果的主要出口目的地。 苹果采摘主要依靠手工采摘。苹果成熟后几天内就需要大量的采摘工人。但大多数当地农民在自己的果园里种植苹果。此外农业工人的老龄化和年轻人离开村庄工作的现象导致了苹果采摘季节的劳动力短缺。为了解决这一问题中国从2011年左右开始研究能够摘苹果的机器人并取得了重大进展。 然而由于果园环境与受控实验环境的差异各种苹果采摘机器人在世界范围内的推广应用还不够理想。在复杂、非结构化的果园环境中现有的机器人大多无法准确识别障碍物如“树叶遮挡”、“树枝遮挡”、“水果遮挡”、“混合遮挡”等如果直接采摘苹果而不根据实际场景做出准确判断则损坏水果的风险很高甚至对采摘手和机械臂造成伤害。这对收获效率和果实质量产生不利影响导致更大的损失。此外对不同采收果实的识别和分类也非常重要如分类、加工、包装、运输等程序。然而许多水果的颜色、形状和大小与苹果非常相似这给苹果的采后识别带来了很大的困难。 本次竞赛的目的是通过分析和提取标记水果图像的特征建立一个识别率高、速度快、准确度高的苹果图像识别模型并对图像进行数据分析如自动计算图像中苹果的数量、位置、成熟度估计图像中苹果的质量等。具体任务如下 问题1数苹果 基于附件1中提供的已采收苹果图像数据集提取图像特征建立数学模型统计每个图像中的苹果数绘制附件1中所有苹果分布的直方图。 问题2估计苹果的位置 根据附件1中提供的已收获苹果的图像数据集以图像左下角为坐标原点识别每个图像中苹果的位置并绘制附件1中所有苹果几何坐标的二维散点图。 问题3估计苹果的成熟状态 根据附件1提供的已采收苹果图像数据集建立数学模型计算每幅图像中苹果的成熟度并绘制附件1中所有苹果成熟度分布的直方图。 问题4估计苹果的质量 根据附件1中提供的已收获苹果的图像数据集以图像左下角为坐标原点计算每幅图像中苹果的二维面积估计苹果的质量并绘制附件1中所有苹果的质量分布直方图。 问题5苹果的识别 基于附件2提供的采集水果图像数据集提取图像特征训练苹果识别模型识别附件3中的苹果并绘制附件3中所有苹果图像ID号的分布直方图。
import cv2
import torch
import torchvision
import numpy as np
from torchvision import transforms, utils
from matplotlib import pyplot as pltCLASS_NAMES [background, apple]
COLORS np.random.uniform(0, 255, size(len(CLASS_NAMES), 3))def load_model():model torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrainedTrue)model.eval()return modeldef load_and_process_image(image_path):image cv2.imread(image_path)image cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)transformed transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Resize((800, 800)),])image transformed(image)return image.unsqueeze(0)model load_model()import glob
import os
def visualize(image, boxes, labels, title,i):image image.permute(1, 2, 0).numpy()fig plt.figure(figsize(8, 8))plt.imshow(image)ax plt.gca()for i in range(len(boxes)):xmin, ymin, xmax, ymax boxes[i]color rrect plt.Rectangle((xmin, ymin), xmax - xmin, ymax - ymin, fillFalse, edgecolorcolor, linewidth2)ax.add_patch(rect)text {:.2f}.format(scores[i])plt.text(xmin, ymin-5, text, fontsize8, bboxdict(facecolorcolor, alpha0.5, pad1), colorwhite)plt.axis(off)plt.title(title)plt.savefig(img/Q1_{}.png.format(i),dpi100)plt.show()# 循环读取图片
image_paths sorted(glob.glob(os.path.join(Attachment/Attachment 1, *.jpg)))
i0
test []
count_list []
for image_path in image_paths:image load_and_process_image(image_path)det_pred model(image)boxes det_pred[0][boxes].detach().numpy()scores det_pred[0][scores].detach().numpy()labels det_pred[0][labels].detach().numpy()threshold 0.5idx scores thresholdboxes boxes[idx]scores scores[idx]labels labels[idx]num_apples len(boxes)count_list.append(num_apples)print(第{}张图片中苹果的数量为{}个.format(i, num_apples))apple_locs []for j in range(num_apples):xmin, ymin, xmax, ymax boxes[j]apple_loc (xmin, ymin, xmax, ymax)apple_locs.append(apple_loc)if i 3:visualize(image[0], boxes, labels, Image {}.format(i),i)i1
# 绘制直方图
plt.hist(count_list, binsrange(max(count_list) 2))
plt.xlabel(Apple count)
plt.ylabel(Image count)
plt.savefig(apple_number.png,dpi300)
plt.show()
