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Geometrid larvae detection using contour feature

机译：使用轮廓特征检测几何幼虫

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Early detection and prediction of pests in field automatically is an important topic in modern agriculture engineering. In this paper, we design a program that can detect geometrid larvae automatically using image processing technology. Firstly, according to color characterization of larvae, we extract brown larvae candidates from image with background of green leaves. We use morphological operation to correct the candidate's regions. Then we use elliptic Fourier transform to represent the contours of larval candidates. The representation is a vector. Thereafter we compare all the possible contour vectors of the larvae with the selected larval contour vector. According to the distance between vectors, we determine whether the contour is a true larval contour. The experimental results show that our method can effectively extract geometrid larvae in tea garden images.
机译：自动进行田间害虫的早期发现和预测是现代农业工程中的重要课题。在本文中，我们设计了一个程序，该程序可以使用图像处理技术自动检测几何幼体。首先，根据幼虫的颜色特征，从具有绿叶背景的图像中提取出棕色幼虫候选物。我们使用形态学运算来校正候选人的区域。然后，我们使用椭圆傅立叶变换来表示幼虫候选对象的轮廓。表示是一个向量。此后，我们将幼虫的所有可能的轮廓向量与选定的幼虫轮廓向量进行比较。根据向量之间的距离，我们确定轮廓是否为真实的幼虫轮廓。实验结果表明，该方法可以有效地提取茶园图像中的几何幼虫。

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