python 彩色图像分离植被和土壤

基于彩色图像的R、G、B三个波段计算植被指数图，然后根据阈值分离土壤和植被。

import cv2
import numpy as npim=cv2.imread('D:/picture.jpg')#提取图像的三个通道
B,G,R=cv2.split(im)#计算植被指数
cive=0.441*R-0.811*G+0.385*B+18.78745
gray=cive.astype('uint8')#大津阈值分割，将土壤像素点变为0，植被像素点为1
ret,th=cv2.threshold(gray,0,1,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)#保存分离的结果图
b=B*th
g=G*th
r=R*th
img=cv2.merge([b,g,r])
cv2.imwrite('D:/result.jpg',img)

原始图

结果图

可以自己试试其他的植被指数，看看效果差异

当然还有其他的指数，需要你们自己去找了

参考文献

Kataoka T, Kaneko T, Okamoto H, et al. Crop growth estimation system using machine vision[C]//Ieee/asme International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, 2003. Aim 2003.Proceedings. IEEE, 2003:b1079-b1083 vol.2.

Meyer George E, Neto Joao Camargo. Verification of color vegetation indices for automated crop image applicati0n[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2008(63): 282-293

WOEBBECKE, D. M, MEYER, G. E, et al. Color indices for weed identification under various soil, residue, and lighting conditions. Transactions of the ASAE, Michigan, v. 38, n. 1, p. 259-269, 1995.

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