怎样避免农业领域作物分析时的光照条件干扰？

2025-08-30

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Vision Agent在复杂环境下的图像处理优化策略

针对农业场景中常见的逆光、阴影等问题，推荐采取以下技术措施：

前処理段階
- 利用するT.load_image()加载图像后，添加标准化代码：
  image = (image - image.min()) / (image.max() - image.min())
- 对温室场景启用CLAHE对比度限制直方图均衡
モデル選択戦略
- 晴天环境：默认使用轻量级CountGD模型
- 阴雨天气：切换至SAM2等抗干扰强的算法
後処理の最適化
- 加入形态学滤波消除光照导致的噪点：
  kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(3,3))
- 设置面积阈值过滤错误检测

在实际应用中，建议建立不同时段的参考图像库，通过背景差分法进一步提升分析稳定性。柑橘成熟度检测案例显示，该方法使识别准确率提升至92%。