【传知代码】图像处理解决种子计数方法

本文参考来源：传知代码平台

一、背景及意义介绍

以下是对基于Matlab图像的种子计数方法的背景及意义介绍：

研究背景

农业考种需求

在农业育种研究中，种子计数是一个较为重要的环节。考种过程涉及对大量种子的各种性状进行观察和测量，其中准确的种子数量统计是基础工作之一。例如，在评估种子的发芽率、纯度、产量潜力等指标时，都需要知道精确的种子数量。

传统计数方法的局限性

人工计数

当计数量较大时，长时间、重复性的数粒工作会导致人员疲劳，从而产生一定的误差。而且人工计数效率低下，无法满足大规模育种研究中对种子快速计数的需求。
人工计数难以保证准确性和一致性，不同人员计数结果可能存在差异。

仪器设备计数

现有的一些仪器设备用于种子计数也有一定的局限性。它们不适用于种类繁多、大小不一、形状多变的种子。例如，一些基于光电原理的计数器可能对种子的形状和大小有特定要求，对于不规则形状或过小过大的种子可能无法准确计数。
仪器设备通常比较昂贵，对于一些小型育种机构或科研团队来说，购置成本较高，限制了其广泛应用。

研究意义

提高育种效率

基于Matlab图像的种子计数方法能够快速、准确地统计种子数量，大大缩短了考种过程中种子计数的时间，提高了育种工作的整体效率。这使得科研人员能够更快地获取种子数量数据，进而更高效地进行后续的育种研究工作，如筛选优良品种、分析种子性状等。

提高计数准确性

该方法通过一系列图像处理技术，如腐蚀运算、开运算和二值化等，能够有效处理种子之间的粘连问题，减少因粘连导致的计数误差。同时，还可以对计数结果进行人工校正，进一步提高计数的准确性，为育种研究提供更可靠的数据支持。

广泛的适用性

这种计数方法具有广泛的适用性。它不仅可以用于各种类型的种子计数，只要满足在单一背景下平铺的条件即可。而且还可以扩展到其他需要计数的物品中，为相关领域的研究和应用提供了一种通用的计数解决方案。
成本效益优势
所需设备简单，只需要一台照相设备、一台计算机和常见的软件（如Matlab），相较于昂贵的专用种子计数仪器设备，大大降低了成本。这使得更多的育种机构和科研团队，包括一些小型机构和团队，都能够采用这种方法进行种子计数，促进了种子计数技术的普及和应用。

数据存档与分析便利

可对计数图片进行存档，这对于后续的数据分析和研究回顾非常有帮助。科研人员可以随时查看原始图像和计数结果，进行进一步的分析和验证，有助于提高育种研究的科学性和严谨性。

二、概述

基于Matlab图像的种子计数方法是为解决考种中人工计数繁重且易出错以及仪器设备计数有局限等问题而提出的，它通过图像采集、预处理、形态学操作及二值化等步骤对种子进行计数，具有速度快、适用性广、设备简单且可存档校正等优势，对提高育种效率和准确性等有重要意义。原文地址：

https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=SY7jeTtuViJwrslGWo6PtHREhVR5hpz7DWu15XiWq-dWAodI4Mmap9yhKnPlhcZY2rVJunoNOwIqCRetJv0fR2O3zeDxxcHZwgkU8-3YNi3ksDm1XXpB968rX0rKvDl7zC-AHp-tLfgvt2TMSh4cVNKFlE-r2GR8jVcyW4JdawY=&uniplatform=NZKPT

三、材料与数据准备以及方法介绍

整体流程

图像采集

准备合适的背景（如白色A4纸），将种子均匀撒在上面，尽量减少粘连，然后使用拍摄工具获取照片，要求拍照范围不超出背景，且背景颜色单一。

图像预处理

Photoshop处理（可选）：可以利用Photoshop软件提取背景颜色，调节颜色容差，使用魔棒工具和选框工具删除背景颜色，再填充黑色作为背景色。这一步骤有助于简化后续Matlab处理中的背景干扰。
Matlab中的灰度化处理：通过rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。灰度图像的像素点用颜色深度表示，范围是0（黑色）到255（白色ÿ