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大豆籽粒的表型参数获取对大豆育种具有重要的作用。现有的深度学习算法获取的大豆籽粒表型性状较少，且识别表型的神经网络模型训练成本高。本研究基于OpenCV图像处理库，提出了一种提取大豆籽粒多表型参数的算法，从大豆图像中一次性获取籽粒的多种表型性状参数，同时能识别大豆的优劣品质。将每个待测大豆单株的所有籽粒拍成一张图像，首先对大豆籽粒图像进行二值化、去噪等预处理，然后采用分水岭算法和改进的目标分割算法提取图像中的大豆籽粒轮廓。根据大豆籽粒的轮廓信息，调用OpenCV图像处理函数计算大豆籽粒的个数、长轴长度、短轴长度、面积、周长等多个表型性状参数。引入圆形度识别残缺大豆籽粒，使用RGB阈值判断识别病变大豆籽粒。测试结果表明，采用本文算法计算的颗粒总数识别率为98.4%，大豆籽粒正确识别率为95.2%，破损大豆和病变大豆的识别率分别为91.25%和88.94%，籽粒的长轴长度与短轴长度的测量精度分别为96.8%、95.8%；引入多进程并行计算，该算法的
处理215张图片时间为248.9 s，相对于单进程计算缩短了约2/3，实现了低成本高通量的高精度大豆籽粒多表型性状参数的自动获取，为大豆籽粒自动化考种提供有效的处理方法。 相似文献
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通过对福建地区规模化猪场猪繁殖与呼吸综合征病毒(porcine reproductive and respiratory syndrome virus, PRRSV)进行病毒分离及全基因组序列分析，从而了解PRRSV流行情况及基因组特征，为猪场防控PRRS提供理论基础。2017—2021年从福建地区规模化猪场采集疑似感染PRRSV的组织病料和血清，进行病毒分离鉴定，采用RT-PCR方法对PRRSV分离株进行全基因组序列扩增，应用DNAstar 7.0软件进行序列分析，使用MEGA 7.0软件邻近法进行遗传演化分析，并利用生物软件SimPlot 3.51和RDP4.10对PRRSV基因组序列进行重组分析。成功分离得到32株PRRSV-2,其全基因组大小为14 938～15 439 bp(不包括ployA),32株PRRSV之间基因组核苷酸相似性为82.4%～99.4%,与PRRSV-2代表毒株(VR-2332、JXA1、NADC30、QYYZ)和PRRSV-1代表毒株(LV)之间核苷酸相似性分别为81.4%～99%和59.8%～60.6%。分别基于PRRSV全基因组与ORF5基因构建的遗... 相似文献