一种果蔬分级识别深度学习模型训练样本的图像标注方法

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一种果蔬分级识别深度学习模型训练样本的图像标注方法
申请号:CN202511530697
申请日期:2025-10-24
公开号:CN120997604A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种果蔬分级识别深度学习模型训练样本的图像标注方法,包括以下步骤:获取果蔬图像;对获取的果蔬图像进行预处理;将预处理后的图像切成小块,得到若干小块的切块图像;对切块图像进行整体性标注,其中:无果蔬缺陷且无黑点的切块图像标注为第一类;有果蔬缺陷的切块图像标注为第二类;无果蔬缺陷但有黑点的切块图像标注为第三类。本发明以每张切块图像为单位进行标注,标注过程中,无需在图像上逐一寻找并标注果蔬缺陷、黑点或果梗,只需对切块图像是否存在果蔬缺陷或黑点进行定性判定并标注,这种标注方式显著简化了标注步骤,减少了标注工作量,降低了标注工作强度,同时大幅提高了标注效率。
技术关键词
图像标注方法 果蔬分级 深度学习模型 图像分割 自动切块功能 阈值分割法 色块 感兴趣 工作量 编程 视觉 数据 圆心 像素 矩阵 强度
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