简介：针对福建红茶（正山小种）图像中存在优劣茶叶颗粒的颜色差异,结合数字图像处理技术及应用机器学习,为达到更快更精确的自动识别图像中劣质茶叶的目的,提出一种基于K-Means和SVM耦合算法（KM-SVM）的茶叶图像识别方法.其算法首先进行K-Means聚类算法自动选取训练样本,然后分别提取样本中的颜色特征和纹理特征作为SVM模型训练样本的特征向量进行训练,最后用训练好的分类器对图像进行识别.实验结果表明,该耦合算法具有较高的可行性和有效性.
基于K-Means和SVM耦合算法的茶叶图像识别
