中國是世界上最大的蘋果生產國，年產量約為 3500 萬噸。同時，中國也是世界上最大的蘋果出口國，世界上每兩個蘋果中就有一個出口到國。世界上每兩個蘋果中就有一個來自中國，中國出口的蘋果占全球出口量的六分之一以上。來自中國。中國提出了 "一帶一路 "倡議（BRI），這是構建全球社會、共享未來的重要支柱。

中國提出了 "一帶一路 "倡議（BRI），這是建設具有共同未來的全球社會的重要支柱。得益于這一倡議，越南、孟加拉國、菲律賓印度尼西亞等沿線國家已成為中國蘋果的主要出口目的地。

蘋果采摘主要依靠人工采摘。蘋果成熟時，蘋果產區在幾天內就需要大量采摘工人。

蘋果產區幾天內就需要大量采摘工人。但大多數當地但當地農民大多在自家果園種植蘋果。此外，農業工人的老齡化和年輕人外出務工的現象也導致了蘋果采摘季節的勞動力短缺。為解決這一問題，中國從 2011 年左右開始研究可采摘蘋果的機器人，并在今年為解決這一問題，中國從 2011 年左右開始研究可采摘蘋果的機器人，并取得了重大展。

然而，由于果園環境不同于可控實驗環境，各種蘋果采摘機器人在世界范圍內的推廣和應用還不夠理想。由于果園環境不同于受控實驗環境，各種蘋果采摘機器人在全球范圍內的推廣和應用還不夠理想。

在復雜和非結構化的果園環境中，大多數現有機器人無法能準確識別 "樹葉遮擋"、"樹枝遮擋"、"果實遮擋 "和 "混合遮擋 "等障礙物。"混合遮擋 "等障礙物。如果不根據實際場景進行精確判斷就直接摘蘋果 如果不根據實際情況做出精確判斷就直接采摘蘋果，很可能會損壞果實，甚至對采摘手和機械臂造成傷害。這將對采摘效率和果實質量產生不利影響 果的質量，導致更大的損失。此外 此外，不同收獲水果的識別和分類也非常重要，如分類程序、加工、包裝和運輸、 加工、包裝和運輸的程序。然而，許多水果的顏色、形狀和大小與蘋果十分相似、 然而，許多水果的顏色、形狀和大小與蘋果十分相似，這給采后識別蘋果帶來了很大困難。

本競賽旨在通過分析和提取標注蘋果圖像的特征，建立一個識別率高、速度快、精度高的蘋果圖像識別模型。通過分析和提取標注水果圖像的特征，建立一個識別率高、速度快、準確率高的蘋果圖像識別模型 對圖像進行數據分析，如自動計算圖像中蘋果的數量、位置、成熟度和質量。自動計算圖像中蘋果的數量、位置、成熟度以及估算質量。具體任務如下 ：

問題 1：計數蘋果

根據附件 1 中提供的可收獲蘋果的圖像數據集，提取圖像特征，建立數學模型，計算每幅圖像中的蘋果數量，并繪制附件 1 中所有蘋果分布的直方圖。

其中附件 1下面該文件夾包含200張可收割蘋果的圖像，每張圖像的大小為270*180像素。：

思路實現：

（1）. 數據準備

了解數據集：首先熟悉附件 1 中的200張蘋果圖像。注意圖像的質量、背景、蘋果的顏色和大小等特征。

圖像格式處理：確保所有圖像都是以一種統一的格式（如JPEG、PNG）存儲，且大小為270x180像素。

（2）. 圖像預處理

去噪和增強：由于實際場景中可能存在噪聲，需要進行圖像去噪處理。同時，通過增強圖像對比度或亮度來突出蘋果。

色彩空間轉換：將圖像從RGB色彩空間轉換到更適合蘋果識別的色彩空間，如HSV色彩空間。

高斯模糊與開閉運算的作用

在提取目標的時候，我們通常首先對原圖像做一個高斯模糊操作，這是起到了減少圖像噪聲以及增強圖像在不同比例大小下的圖像效果；那么開閉運算通常是在獲取到二值圖像的邊界信息后進行，這是主要起到了封閉提取目標邊界的作用。對于目標物輪廓等幾何信息的獲取來說，通常如何檢驗與封閉幾何邊界是最為重要的操作。

（3）. 特征提取

邊緣檢測和分割：使用如Canny邊緣檢測算法來識別蘋果的輪廓。

顏色識別：根據蘋果的顏色特征，可以采用顏色閾值技術來識別蘋果。

閾值分割：根據蘋果的顏色設置合適的HSV閾值，以區分蘋果和背景。

形態學操作：進行膨脹和腐蝕等形態學操作，以改善蘋果輪廓的連續性

（4）. 蘋果識別與計數

輪廓識別和計數：識別單獨的蘋果輪廓，并對它們進行計數。這可以通過查找輪廓的封閉區域并應用適當的大小和形狀過濾來實現。

5. 數據分析與可視化

數據整合：收集所有圖像中蘋果的數量數據。

繪制直方圖：使用這些數據繪制一個直方圖，展示不同圖像中蘋果數量的分布。

問題 2：估計蘋果的位置
???? 根據附錄 1 中提供的可收獲蘋果的圖像數據集，在每幅圖像中確定蘋果的
以圖像左下角為坐標原點，確定每幅圖像中蘋果的位置。
??? 并繪制附件 1 中所有蘋果幾何坐標的二維散點圖。
??

解題思路：

基于問題1 我們已經得到了蘋果輪廓信息 ，在此基礎上我 對于每個蘋果輪廓，計算其幾何中心或重心。這可以通過計算輪廓點的平均坐標來完成。

坐標轉換：將每個蘋果的中心坐標轉換成以圖像左下角為原點的坐標系統。這可能需要根據圖像尺寸調整y坐標值。

坐標記錄：記錄每幅圖像中每個蘋果的坐標。

數據整合：將所有圖像中的蘋果坐標整合到一起。

散點圖：使用數據可視化工具（如Matplotlib）繪制二維散點圖，顯示所有蘋果的位置。
問題 3：估計蘋果的成熟度
??? 根據附錄 1 中提供的可收獲蘋果的圖像數據集，建立一個建立數學模型，計算每幅圖像中蘋果的成熟度，并繪制所有蘋果的成熟度分布直方圖。
附件 1 中所有蘋果的成熟度分布。

解題思路：

成熟度的評估通常與蘋果的顏色變化有關，例如，從綠色到黃色或紅色。由第一問第二問，我們已經得到了蘋果的輪廓和中心點坐標位置， 根據這些信息。我們對每個蘋果進行對每個蘋果輪廓內的像素進行顏色分析。可以考慮提取顏色直方圖，重點關注特定的顏色范圍（例如，紅色、黃色和綠色）。

紋理分析（可選）：若果實成熟度與紋理相關，可以考慮使用紋理分析方法。

定義成熟度指標：基于顏色和/或紋理特征定義一個成熟度指標。例如，成熟蘋果可能在紅色頻道有更高的值。

數學模型：基于顏色比例或顏色變化率的數學模型來量化成熟度。例如，紅色和綠色像素比例的變化可以是一個指標。

成熟度評分 = (紅色像素比例 - 綠色像素比例) / (紅色像素比例 + 綠色像素比例 + 黃色像素比例)

對每個蘋果應用成熟度模型，得出一個成熟度評分。記錄所有蘋果的成熟度評分。使用數據可視化工具繪制成熟度分布的直方圖。

問題 4：估算蘋果的質量
??? 根據附錄 1 中提供的可收獲蘋果的圖像數據集，計算每幅圖像中蘋果的二維面積，圖像左下角為 坐標原點，計算每幅圖像中蘋果的二維面積，估算蘋果的質量，并繪制附件 1 中所有蘋果質量分布的直方圖。并繪制附件 1 中所有蘋果的質量分布直方圖。

解題思路：

基于前3問，我們已經得到了蘋果所有的坐標以及輪廓：對于每個蘋果輪廓，計算其在二維圖像中的面積。這可以通過輪廓內像素的數量或使用OpenCV中的contourArea函數來實現。

坐標調整：如有必要，將輪廓坐標調整至以圖像左下角為原點的坐標系統，建立面積-質量關系模型：基于已知數據（如果有）或文獻中的通用數據，建立蘋果面積與其質量之間的關系。例如，可以假設質量與面積成正比。

質量估算：應用這個模型到每個蘋果的面積上，估算其質量。

問題 5：蘋果的識別
?? 根據附錄 2 中提供的收獲水果圖像數據集，提取圖像特征，訓練蘋果識別模型，并繪制蘋果質量分布直方圖特征，訓練蘋果識別模型，識別附錄 3 中的蘋果，并繪制蘋果 ID 編號的分布直方圖。并繪制附件 3 中所有蘋果圖像 ID 編號的分布直方圖。

解題思路：
基于注意力機制的YOLOv5 目標檢測對附錄2水果數據集進行訓練，提取特征后能直接

選擇模型：根據需求選擇 YOLOv8 或 YOLOv5。考慮模型大小和性能需求，選擇適合的版本（例如YOLOv5的s/m/l/x版本）。配置文件調整：根據任務需求調整模型配置文件，如類別數、錨點設置等。

模型訓練：使用標注的訓練集對模型進行訓練。需要監控損失函數和準確率，確保模型當地學習。

后續資料?

https://docs.qq.com/doc/DVUNua1lSRWl1ZVdH