Development of an algorithm for detecting strawberries in images by implementing color-based image segmentation techniques.
The algorithm will receive images as input and will return as output the segmentation of the detected red strawberries, offering information about their degree of ripeness.
Este proyecto implementa un algoritmo para la detección de fresas en imágenes mediante técnicas de segmentación basadas en color. Utiliza distintos espacios de color y métodos de clasificación para identificar y segmentar los píxeles correspondientes a fresas maduras y en desarrollo, permitiendo evaluar su grado de madurez.
El objetivo principal es diseñar un sistema de segmentación que reciba imágenes de entrada y devuelva la segmentación de las fresas detectadas, proporcionando información sobre su estado de madurez.
- Obtención de muestras de los colores representativos de la imagen: rojo fresa, verde fresa, verde planta y negro lona.
- Representación en distintos espacios de color: RGB, HSI, YUV y CIE Lab.
- Normalización de los valores obtenidos.
- Selección de descriptores de color más relevantes.
- Aplicación de técnicas de clasificación:
- Distancia de Mahalanobis
- k-Vecinos Más Próximos (kNN)
- Redes Neuronales
- Máquinas de Vectores Soporte (SVM)
- Comparación de resultados y selección del mejor método.
- Uso de descriptores RGB y clasificación con kNN.
- Combinación de detecciones de rojo y verde fresa para identificar fresas completas.
- Cálculo del grado de madurez mediante la proporción de píxeles rojos y verdes.
- Comparación entre algoritmos de detección en dos pasos y en un solo paso.
- MATLAB
- Paquetes de procesamiento de imágenes
- Conjunto de datos de imágenes de fresas
- Clonar este repositorio:
git clone https://github.com/kkirogod/Strawberry-Detection-Algorithm.git
- Abrir MATLAB y ejecutar los scripts estapa por etapa.
- Analizar los resultados y ajustar los parámetros según sea necesario.