典型文献
基于K-Means聚类算法的苹果分等研究
文献摘要：
为解决苹果在果园分等过程中的准确性以及需要大量劳动力的问题,以K-Means聚类算法为基础,根据苹果等级分级的标准,对苹果大小、圆形度、颜色以及表面是否有缺损4个方面进行分析,借助K-Means聚类算法对苹果图像进行轮廓的分割,从而计算出苹果大小以及圆形度,并通过色调-饱和度-亮度(hue saturation intensity,HSI)模型判断苹果的颜色是否达标,利用K-Means聚类算法分析表面是否缺损.最终通过该方法分等的苹果与人为分等的苹果情况大体相同,准确率可以达到95％以上.
文献关键词：
K-Means聚类算法原理;苹果分等;HIS模型
中图分类号：
作者姓名：
涂宜涛;丁鹏龙;杜皓;王竞梓
作者机构：
东北林业大学信息与计算机工程学院,黑龙江哈尔滨150040
文献出处：
引用格式：
[1]涂宜涛;丁鹏龙;杜皓;王竞梓-.基于K-Means聚类算法的苹果分等研究)[J].通讯世界,2022(09):99-101
A类：
苹果分等
B类：
Means,聚类算法,果园,等级分,圆形度,色调,亮度,hue,saturation,intensity,HSI,算法分析,算法原理,HIS
AB值：
0.304428
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