Segmentation de nuages de points 3D pour le phénotypage de tournesols - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Segmentation de nuages de points 3D pour le phénotypage de tournesols

Résumé

Cet article présente une méthode de segmentation basée modèle appliquée sur des nuages de points 3D de tournesols, l'objectif final étant la caractérisation de la croissance des tournesols. Ici, les acquisitions sont réalisées sur des plantes isolées. Un nuage de points 3D est obtenu via Structure from Motion à partir d'images RGB acquises au- tour d'une plante. Ensuite, la méthode proposée est appliquée afin de segmenter et de labelliser les feuilles, c'est-à- dire, regrouper le nuage de points en régions, une pour la tige et les autres pour les feuilles. Chaque feuille est ensuite reconstruite avec des NURBS et leurs surface est calculée à partir du maillage triangulaire résultant. Notre méthode de segmentation est validée en comparant la surface obtenue via mesure manuelle réalisée avec un planimètre, cette comparaison montre une différence inférieure à 10%. Ces résultats ouvrent une perspective intéressante pour le phénotypage haut-débit des tournesols.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01866630 , version 1 (03-09-2018)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01866630 , version 1

Citer

William Gelard, Michel Devy, Ariane Herbulot, Philippe Burger. Segmentation de nuages de points 3D pour le phénotypage de tournesols. 16ème Journées Francophones des Jeunes Chercheurs en Vision par Ordinateur ( ORASIS 2017), GREYC, Jun 2017, Colleville-sur-Mer, France. 8p. ⟨hal-01866630⟩
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