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植物叶片特征参数计算

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叶面积指数的范围

叶面积指数的范围

叶面积指数（Leaf Area Index，简称LAI）是指单位地面上植被叶片表面积与该单位地面面积的比值。

它用于描述植物叶片的密度和覆盖程度，是植被结构和功能的重要参数之一。

LAI的范围可以从0到无穷大。

下面是一些常见的LAI范围：
- 0：表示没有植被覆盖或没有叶片存在。

- 0-1：表示低覆盖度的植被，例如稀疏的草地或裸露土地。

- 1-2：表示中等覆盖度的植被，例如农田或稀树草原。

- 2-4：表示较高覆盖度的植被，例如稠密的草地或疏林。

- 大于4：表示非常高的覆盖度的植被，例如密集的森林或丛林。

需要注意的是，LAI的具体值取决于植被类型、季节和气候条件等因素，不同环境下的植被可能有不同的LAI范围。

此外，LAI还可以超过4，特别是在热带雨林等生态系统中，其LAI可能会达到非常高的值。

1。

大豆叶片特征参数测定方法的研究

大豆叶片特征参数测定方法的研究

的 反 光 性 ，然 后 通 过 一 定 分 辨 率 的数 码 相 机 或 Ｃ Ｄ Ｃ 摄像 头 垂 直 拍 摄 叶片 ，即 可将 大 豆 叶 片 的信 息 转 换 成 了 计 算 机 可 识 别 的 图像 信 息 ，如 图 １ 示 。 所
输 入 到 计 算 机 中 的 图像 是 用 矩 阵 表 示 的 ，即
可 见 ，计 算 区域 面 积 就 是 对 叶 片 区 域 的象 素 计 数 。图 ２给 出 了 同一 区域 用 不 同 的 面 积 计 算 方 法 得 到 的结 果 （ 象 素 边 长 为 １ 其 中 ，图 ２ ａ 对 应 设 ｏ （）
式 （） １ ，图 ２ ｂ 和 图 ２ Ｃ 所 示 的 两种 方 法 直 观 上 看 （） （）
叶片的周长 。
积及 周 长 的 大 小 对 植 物 的 生 长 发 育 、作 物 产 量 以及 栽 培 管 理 都 具 有 十 分 重 要 的 意 义 。叶 面 积 的 测 定 方 法 有 多种 ， 目前 常用 的 叶 测 定 方 法 有 网 格 交 叉 法 、 叶 面 积 仪 法 和 称 重 法 …等 。周 长 的 测 定 方 法 主 要 有 叶 面 积 仪 法 。这 些 方 法 各 有 利 弊 ，如 网格 交叉 法 比较 准确 ，但 需 要 消 耗 大 量 的 时 间 ；叶 面 积 仪 器 法 虽 然 具 有 快 速 的 特 点 ， 仪 器 昂贵 且 测 量 结 果 波 动 性 大 ； 但
称 重 法 受 纸 张 和 复 印 机 的 影 响 较 大 。这 些 方 法 在 过
图 １ 采 集 到 的 大 豆 叶 片
去 的 研 究 中 都 曾发 挥 过 巨 大 的 作 用 ，但 都 分 别 存 在 着 测 定 手 续 繁 琐 、工 作 量 大 和 受 仪 器 条 件 限 制 的缺

leaf area density单位

leaf area density单位

leaf area density单位在植物科学领域中，叶面积密度（Leaf Area Density，LAD）是一个重要的参数，用于描述植物叶片的分布情况和叶片的形态特征。

它通常被定义为单位体积（或单位叶面积）中的叶面积。

叶面积密度是植物结构和功能分析中的重要参数之一，它对植物光合作用、水分蒸散以及能量交换等过程都有深远的影响。

叶片是植物进行光合作用的器官，叶面积密度的大小直接影响到植物的光能利用效率。

通过对叶面积密度的测量和分析，可以更好地理解和解释植物生长和发育过程中的光合效率和能量利用效率。

叶面积密度的单位可以根据测量方法和研究目的的不同而有所不同。

常见的单位有平方米叶面积密度（m^2/m^3）和平方厘米叶面积密度（cm^2/cm^3）。

平方米叶面积密度是指在单位体积（m^3）中的叶面积（m^2）的数量，常用于宏观尺度的植物结构和生态学研究。

平方厘米叶面积密度是指在单位体积（cm^3）中的叶面积（cm^2）的数量，常用于微观尺度的植物解剖学和生理学研究。

测量叶面积密度的方法通常包括直接测量和间接推断两种。

直接测量方法通常使用叶面积计或影像分析技术，通过直接测量植物样本或植物群落的叶面积来计算叶面积密度。

间接推断方法则通过测量叶片的形态特征（如叶片排列密度、叶片厚度等）来推算叶面积密度。

不同的测量方法各有优缺点，研究者需要根据具体情况选择合适的方法。

叶面积密度的大小受到多种因素的影响，包括植物物种、生活形态、生长环境等。

不同物种之间的叶面积密度差异主要是由于遗传因素和适应环境的选择压力的结果。

生活形态对叶面积密度也有很大影响，例如草本植物通常具有较大的叶面积密度，而木本植物则较低。

生长环境中的光照、土壤养分和水分等因素也会影响叶面积密度的大小。

光照充足的环境中，植物叶面积密度通常较大，以增加光能捕获的机会；而养分和水分的限制会促使植物减小叶面积密度，以降低光能的消耗和水分的蒸散损失。

叶面积密度在农业、生态学和环境科学等领域中具有重要的应用价值。

树叶长宽比及边缘曲率的提取

树叶长宽比及边缘曲率的提取
通讯作者 ： 李丰果 ， 副教授 ， Ｅ ｍａ ｉ ｌ ： ｇ ａ ｎ ｇ ｕ ｌ ｉ ＠１ ２ ６ ． Ｃ Ｏ Ｂ
第１ 期
王
静等： 树 叶长宽比及 边缘 曲率 的提取
３ ９
特征 参 数提取 的准确 性 ， 需 要 对这 些 空洞 进行 填充 ．
提取 ． 为 了保 证 叶尖 和 叶 片边 缘 的完 整 以及 计 算 树
其 中 和 分 别 为 Ａ类 和 Ｂ类 像 素点 占图像 总
叶边缘斜率与曲率 的正确 ， 需要在获取树 叶长宽 比 及边 缘 曲率前 将 叶柄 进 行 分 离． 本 文 首先 讨 论 利 用 数学形态学和像素跟踪相结合的算法实现叶片与叶 柄的分离 ； 然后利用霍特林变换计算树 叶最小外接 矩形及其长宽 比； 最后探讨 叶片面积 、 边缘曲率及斜 率的获取 ， 这些特征参数的提取将 为树叶的分类 和
摘要 ： 树叶的轮廓特征主要包括长宽 比、 面积、 边缘 曲率和斜率等 ， 这些特 征参数是树木 分类及识 别的关键． 为此 ， 利 用 数学形态学与像 素跟踪相结合的算法分离叶柄 ， 然后 利用霍特 林（ Ｈ ｏ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ ） 变换 获取树 叶 的最 小外接 矩形 ， 得到
树 叶的长宽 比．基于有限差分算法得到 ２种不 同形态树叶 的边缘 曲率和树叶关键部位 的特征斜率．
２ ０ １ ３年 １月
Ｊ ａ ｎ ．２ ０ １ ３
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｓ ＯＵＴ Ｈ ＣＨＩ ＮＡ ＮＯＲＭＡＬ ＵＮＩ ＶＥＲＳ Ｉ Ｔ Ｙ
第４ ５卷 第 １期
Ｖｏ １ ． ４ ５ Ｎｏ ．１
（ Ｎ Ａ Ｔ Ｕ Ｒ Ａ Ｌ Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ Ｅ Ｄ Ｉ Ｔ Ｉ ＯＮ）
文章编号 ： １ ０ ０ ０— ５ ４ ６ ３ （ ２ ０ １ ３ ） Ｏ ｌ 一 ０ ０ ３ ８～ ０ ４

叶形态指数计算

叶形态指数计算

叶形态指数计算叶形态指数是衡量植物叶形态特征的一个重要参数，它在植物学、生态学和农业等领域具有广泛的应用。

叶形态指数主要包括叶面积指数、叶长指数、叶宽指数和叶形状指数等。

一、叶形态指数概述叶形态指数是指叶片结构特征的量化指标，可以通过对叶片的形状、大小和厚度等特征进行分析来反映植物的生长状况和适应环境的能力。

叶形态指数的研究有助于我们深入了解植物生长发育规律、生态适应性和农业生产效益。

二、叶形态指数的计算方法1.叶面积指数：叶面积指数是指叶片面积与植物生物量或地上部分生物量之间的比值。

它反映了植物叶片的大小和光合作用的能力。

叶面积指数的计算公式为：叶面积指数= 叶片面积/ 植物生物量或地上部分生物量。

2.叶长指数：叶长指数是指叶片长度与叶片宽度之间的比值。

它反映了植物叶片的形状特征，如细长或宽短。

叶长指数的计算公式为：叶长指数= 叶片长度/ 叶片宽度。

3.叶宽指数：叶宽指数是指叶片宽度与叶片厚度之间的比值。

它反映了植物叶片的肉质程度，如薄或厚。

叶宽指数的计算公式为：叶宽指数= 叶片宽度/ 叶片厚度。

4.叶形状指数：叶形状指数是指叶片的长宽比。

它反映了植物叶片的形状，如椭圆形、长方形或圆形等。

叶形状指数的计算公式为：叶形状指数= 叶片长度/ 叶片宽度。

三、叶形态指数在植物研究中的应用叶形态指数在植物研究领域具有重要作用，可以帮助我们研究植物的生长发育、生理生态特征和遗传特性。

例如，通过对叶形态指数的分析，可以揭示植物生长发育过程中的规律，为植物育种和栽培提供科学依据。

四、叶形态指数在生态学研究中的应用在生态学领域，叶形态指数有助于研究植物群落的结构、功能和稳定性。

例如，通过对不同植被类型的叶形态指数进行比较，可以了解植物群落在环境变化下的适应性和生态功能。

五、叶形态指数在农业实践中的应用在农业生产中，叶形态指数可以作为评估作物生长状况和产量潜力的重要指标。

通过对叶形态指数的监测，可以及时发现作物生长发育中的问题，为农业生产提供依据。

一棵树的叶子有多重？ - 中山大学化学与化学工程学院

一棵树的叶子有多重？ - 中山大学化学与化学工程学院

摘要
众所周知，树叶在光合作用中起到重要的 作用，它是用来与外界交换信息的重要场所。不仅 不同的树有不同类型的树叶，对相同的树木，我们 也提出了分类的想法，然后建立聚类分析模型对不 同类型树叶的样本进行分类，不同类型树叶的聚类 分析模型是相似的。在同一种树上取得树叶样本， 我们可以得到不同类型树叶生长的信息，也就可以 知道阳光会如何影响树叶的分布。
2 基因决定
众所周知，树分支的形象是一个典型的分形结构，分支 配置重新出现在规模较小的分支。叶脉，树枝，整个树的结 构是类似的。植物形态多样性由先天或遗传控制决定；因此 ，叶脉纹理的参数，如分枝的数目，分枝角度，减少的幅度 ，和迭代次数的参数，可以用来确定树分析剖面的资料。树 分形的轮廓，主要是由基因决定。数学Leabharlann 美——用科学解释生活选题原因
问题概述
“一棵树上的叶子有多重？”怎样估计树叶的真实 重量？怎么对树叶分类？建立一个数学模型来描述和 分类树叶。考虑并回答以下问题。 1为什么树叶有各种不同的形状？ 2这些不同形状的树叶是不是通过尽量减少各自在阳光 下的投射阴影来获得最大的照射面积？是不是同一棵 树上树叶的分布及其枝干会影响树叶的形状？ 3说到轮廓，是不是树叶的形状（大概特征）和树木的 轮廓（枝干结构）有关？ 4你会怎么估计一棵树上树叶的质量？树叶的质量和树 的尺寸特征（高度，质量，由轮廓决定的体积）是不 是存在着相关关系？
4 同一棵树上的树叶的分类
根据相同的树叶分类，我们可以得到不同类型 的刀片分布， 然后取不同类型的树叶的样品。同时 ，我们做标记于取样位置，所以叶片的样本，可以 恢复到一棵树，就可以知道不同类型的树叶的树木 分布。因为没有真正的数据，我们假定可以分为两 大类，小树叶和大叶的树叶。其分布可能是以下两 种：

光合特征参数计算

光合特征参数计算光合特征参数是用来描述植物光合作用效率和光合特性的一些特征指标。

这些参数可以用来评估植物的光合能力，帮助我们了解植物对光能的利用效率以及适应光环境的能力。

下面将详细介绍几个常用的光合特征参数的计算方法。

1. 净光合速率（net photosynthetic rate, Pn）净光合速率是指植物在一定时间内单位叶面积上净吸收的CO2的量。

它是一个反映植物光合效率的重要指标。

净光合速率的计算方法较为简单，可以通过测量单位时间内CO2浓度的变化以及植物叶片面积来计算。

具体计算方法如下：Pn=(Ci–Co)×A×0.0021其中，Pn为净光合速率，Ci为空气中CO2浓度，Co为植物叶片内CO2浓度，A为叶面积，0.0021为单位体积CO2的摩尔体积。

2. 光饱和点（light saturation point, LSP）光饱和点是指植物光合速率达到最大值所需要的光强。

光饱和点是一个重要的参数，可以帮助评估植物对光的利用能力。

常用的测定方法是根据Pn与光强的变化关系绘制曲线，找出光强使Pn基本不再增加的点即为光饱和点。

光补偿点是指植物光合速率与呼吸速率相等时的光强。

光补偿点可以反映植物光合作用的启动能力。

常用的测定方法是根据Pn与光强的变化关系绘制曲线，找出光强使Pn与呼吸速率相等的点即为光补偿点。

4. 最大净光合速率（maximum net photosynthetic rate, Pmax）最大净光合速率是指植物在最适光强下单位叶面积上的最大光合速率。

它是一个重要的参数，可以用来评估植物的光合能力。

常用的测定方法是根据Pn与光强的变化关系绘制曲线，找出光强使Pn达到最大值的点即为最大净光合速率。

5. 光利用效率（light use efficiency, LUE）光利用效率是指植物单位光能转化为光合产物的能力。

光利用效率是一个重要的参数，可以用来评估植物对光能的利用效率。

植物叶片轮廓特征提取方法研究

植物叶片轮廓特征提取方法研究董本志;康欣;任洪娥【摘要】根据植物叶片形态特征中锯齿和叶裂的重要性，设计了基于链码的研究方法。

通过对叶片图像预处理得到叶片的轮廓曲线、结合基于链码的拐点检测方法和基于链码差的边界凹凸性判别方法确定锯齿点和叶裂点、改进基于链码的目标面积计算方法计算锯齿和叶裂的面积。

从锯齿和叶裂的面积和周长占整个叶片的面积和周长的比例以及叶片包含的锯齿和叶裂数三个方面对叶片进行描述。

实验对3种共70张叶片提取特征，归纳特征阈值范围。

实验结果表明新方法可以大大提高计算面积的精确度，并且这三个特征可以体现出不同种的植物叶片，可以作为新的特征值，为识别植物物种和分类提供帮助。

%A research method based on Freeman code has been designed according to the importance of leaf teeth and leaf lobes in leaf morphology. Image pre-processing techniques are used to get the contours of the plant leaves. The corner detec-tion algorithm based on chain code and the method of identifying the convexo-concave of peripherals based on chain code difference are combined to determine the feature points. An improved calculation method of target area is developed to calculate the areas of leaf teeth and leaf lobes. A leaf can be described by the following three aspects, the numbers of leaf teeth and leaf lobes, the proportions of their perimeters and areas to the entire perimeter and area. The experiments extract these three characteristics from 70 samples belonging to 3 species of plants. The characteristics are summarized by thresh-old range. Experimental results show that the accuracy of calculation areas has been greatly increasedthrough the new method. These three features can reflect the different species of plant leaves and can be used as a new feature value to help identify and classify plant species.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)008【总页数】5页(P143-147)【关键词】图像轮廓;锯齿;叶裂;面积;特征提取【作者】董本志;康欣;任洪娥【作者单位】东北林业大学信息与计算机工程学院，哈尔滨 150040;东北林业大学信息与计算机工程学院，哈尔滨150040;东北林业大学信息与计算机工程学院，哈尔滨 150040【正文语种】中文【中图分类】TP391在植物分类领域，目前的研究主要还是基于叶片外观特征植物分类与识别，作为叶片最直观的特征，叶裂和锯齿，关于其特征内容相对较少。

东北大豆叶片面积指数的计算公式

东北大豆叶片面积指数的计算公式东北大豆叶片面积指数的计算公式为叶面积指数= 绿叶总面积/ 占地面积。

叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是一个重要的植物生长指标，它反映了单位土地面积上植物叶片的总面积。

这个指数可以帮助农业科学家和农民了解作物的生长状况，从而更好地管理作物，优化产量。

在实际应用中，叶面积指数的计算通常需要通过实地测量获取绿叶总面积和占地面积的数据。

然后使用上述公式进行计算得出叶面积指数的值。

此外，还有一些经验关系和方法可以用来估算叶面积指数，例如通过观测数据拟合模型来估算LAI。

这些方法可能在特定条件下更为便捷，但可能需要专业知识来确保准确性。

特定环境温度条件下植物生长特征参数检测

特定环境温度条件下植物生长特征参数检测在特定环境温度条件下检测植物生长的特征参数是一项重要的研究内容。

通过准确测量和分析植物的生长特征参数，可以深入了解植物对不同温度条件的适应性，从而为提高农作物产量和改善植物生长环境提供科学依据。

一、温度对植物生长的影响温度是植物生长中的重要环境因素之一，对植物的生长发育和代谢过程起着关键作用。

不同植物对温度的适应性不同，不同的温度条件会对植物的生长特征产生不同的影响。

在特定环境温度条件下，研究植物生长的特征参数可以帮助我们更好地理解植物在极端温度下生存的机制。

二、植物生长特征参数检测的意义1. 生长速率：生长速率是描述植物生长快慢的重要指标，可以通过测量植物的高度、重量等参数来评估植物的生长速率。

在特定环境温度条件下，生长速率的变化可以反映植物对温度的适应性和生长状态。

2. 叶绿素含量：叶绿素是植物进行光合作用的关键色素，可以通过测量叶片中叶绿素的含量来评估植物光合能力的强弱。

在特定环境温度条件下，叶绿素含量的变化可以反映植物对温度的适应性和光合作用效率。

3. 叶片温度：叶片温度是植物生长过程中的重要参数，影响植物的水分蒸腾、光合作用和生长发育等过程。

通过测量叶片温度的变化，可以评估植物在特定环境温度条件下的蒸腾量、温度适应性和生理状态。

4. 根系生长：根系生长是植物吸收水分和养分的关键过程，对植物整体生长和发育起着重要作用。

在特定环境温度条件下，根系生长的变化可以反映植物对温度的适应性和根系吸收水分能力的变化。

三、植物生长特征参数检测的方法1. 生长速率检测：生长速率可以通过定期测量植物的高度、重量等指标来评估。

可以使用纸尺、称重器等传统测量工具，也可以借助数字设备和计算机软件进行自动测量和分析。

2. 叶绿素含量检测：叶绿素含量可以通过叶片取样后使用光谱仪、色差计等设备来测量。

利用特定波长的光线照射叶片后的反射光谱变化可以反映叶绿素含量的多少。

3. 叶片温度检测：叶片温度可以通过红外测温仪等设备来测量。

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hold on
rectangle('Position',[x0,y0,x1-x0,y1-y0],'edgeColor','g','LineWidth',1)
if x1-x0>=y1-y0
Pwl(i)=(x1-x0)/(y1-y0);
else
Pwl(i)=(y1-y0)/(x1-x0);
end
Pr(i)=Ar(i)/((y1-y0)*(x1-x0));
metric = 4*pi*area/perimeter^2; %结果显示
end
fprintf('圆度识别结果（越圆越接近1）：%8.5f\n',metric); %?注意输出格式前须有%符号
运行结果：
附带叶片的真实轮廓（figure5），白色部分即为叶片真实轮廓
3.
程序：
RGB = imread('leaf.png');
I_gray=rgb2gray(I_rgb); %灰度化
figure,imshow(I_rgb);
figure,imshow(I_gray);
threshold = graythresh(I_gray);
bw = im2bw(I_gray,threshold);
figure,imshow(bw)
bw_i=imcomplement(bw);figure,imshow(bw_i) %图像反转
[L,num]=bwlabel(I2,8); %区域标记，
STATS=regionprops(L, 'all');
for i=1:num
area(i)=STATS(i).Area; %计算各区域的面积。
end
A=max(area);
L=imread('L2.png');
L2=im2bw(L);
[L,num]=bwlabel(L2,8); %区域标记，
3.矩形度的计算juxingdu.m
4.质心在图像上的标记zhixin.m
5.叶片叶脉的提取yemaitiqu.m
三、实验步骤
1.
在计算叶片的真实面积时，参考很多源程序，程序如下：
（1）.clc;
I1=imread('leaf.png');
I2=im2bw(I1);
figure(1);
imshow(I2);
boundary = B{k};
plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'w', 'LineWidth', 2)
end
%%
%计算面积
stats = regionprops(L,'Area','Centroid');threshold = 0.94; %循环处理每个边界，length(B)是闭合图形的个数,即检测到的陶粒对象个数
for k = 1:length(B) %获取边界坐标'
boundary = B{k}; %计算周长
delta_sq = diff(boundary).^2;
perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2))); %对标记为K的对象获取面积
area = stats(k).Area; %圆度计算公式4*PI*A/P^2
imshow(I_final_use)
t=imhist(I_gray); %直方图，用来显示分割阈值% cftool
I_bw=imcomplement(im2bw(I_gray,175/256));%二值化，175为根据imhist得到的结果
areas3=areas2/max(areas1);%面积降序排列并归一化
I_bw=im2bw(I_gray,level);
for i=1:height %%循环中进行反色
for j=1:width
if I_bw(i,j)==1
I_bw(i,j)=0;
else I_bw(i,j)=1;
end
end
end
[L,num]=bwlabel(I_bw,8);
plot_x=zeros(1,num);%%用于记录质心位置的坐标
figure;imshow(h);
%%
%中值滤波、二值化
h = medfilt2(h,[4,4]);
bw = im2bw(h,graythresh(h));
%%
%消除噪点
se = strel('disk',2);
bw = imclose(bw,se);
figure;imshow(bw);
%%
%填补闭合图形，填充色为白色
% the area enclosed by each of the boundaries
bw = imfill(bw,'holes');
figure,imshow(bw)
ed=edge(bw);
figure,imshow(ed)
%%%%%以上是图像二值化上面制作二值化图像
L = bwlabel(bw);
plot_y=zeros(1,num);
for k=1:num %%num个区域依次统计质心位置
sum_x=0;sum_y=0;area=0;
for i=1:height
for j=1:width
if L(i,j)==k
sum_x=sum_x+i;
sum_y=sum_y+j;
area=area+1;
end
end
end
plot_x(k)=fix(sum_x/area);
plot_y(k)=fix(sum_y/area);
end
figure(1);imshow(I_bw);
for i=1
hold on
plot(plot_y(i) ,plot_x(i), '*')
end
运行结果：
第二个程序运行的结果为：
bw = bwareaopen(bw,30);
% fill a gap in the pen's cap
se = strel('disk',2);
bw = imclose(bw,se);
% fill any holes, so that regionprops can be used to estimate
5.
i=imread('leaf.png');
i2பைடு நூலகம்im2double(i);
ihd=rgb2gray(i2);
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ihd);
ixc=wdencmp('gbl',ihd,'sym4',2,thr,sorh,keepapp);
k2=medfilt2(ixc,[7 7]);
isuo=imresize(k2,0.25,'bicubic');
ecanny=edge(isuo,'canny');
subplot(1,1,1);
imshow(ecanny);title('cannyËã×ÓÌáÈ¡Ò¶Âö');
axisongridon
提取的结果为：
四、实验总结
智商是硬伤！！！！老师请息怒！！！！这个真的不容易啊，用老师的话来说：也许放弃会是一种新的开始。。。。。。。
植物叶片特征参数计算
报告人：刘博班级：电信111学号：2011012442
一、
1.完成叶片真实面积的计算、圆度、矩形度的计算
2.完成质心在图像上的标记
3.提取出叶片的真实轮廓
4.叶片叶脉的提取
二、实验内容
编写相对应的程序实现实验目的。
程序与功能对应关系如下：
1.叶片真实面积的计算mianji.m
2.圆度的计算以及叶片的真实轮廓yuandu.m
end
fprintf('矩形度是%8.5f\n',1./Pwl); %?注意输出格式前须有%符号
4.
程序：
clear;clc;close all
I=imread('leaf.png');
I_gray=rgb2gray(I);
level=graythresh(I_gray);
[height,width]=size(I_gray);
Ar(i)=sum(bw(L==i));
perimeter(i)=sum(ed(L==i));
metric(i) = 4*pi*Ar(i)/perimeter(i)^2;
[y,x]=find(L==i);
x0=min(x(:));
x1=max(x(:));
y0=min(y(:));
y1=max(y(:));
L=bwlabel(bw_i); %图像标记
s=regionprops(L, 'area'); %计算每一个区域大面积
areas1=cat(1, s.Area); %求面积
areas2=sort(areas1,'descend');
I_final_use=bwareaopen(bw_i,areas2(2)); %去除小区域
STATS=regionprops(L, 'all');
for i=1:num
area(i)=STATS(i).Area; %计算各区域的面积。
end
B=max(area);
S=A/B*400; %求实际面积