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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于双目视觉的植物叶倾角测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116309857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211625046.3，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种基于双目视觉的植物叶倾角测量方法是由王崎;姜思君;吴鹏;吴兴财;黄前顶设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双目视觉的植物叶倾角测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双目视觉的植物叶倾角测量方法，包括：使用双目视觉系统拍摄场景，并进行视差估计，利用视差值，计算每个像素点与之相邻的像素点之间的空间斜率，根据平面之间的弧度、方向上的跃变，实现图像分割，对分割出的图像提取叶尖和叶尾点，根据叶尖和叶尾坐标，求取叶片与镜头的夹角，对夹角信息的采集与计算即得。本发明能够极大地提高植物叶倾角参数的采集效率，缩短工作时间，降低工作难度，提高叶倾角数据的测量精度。

本发明授权一种基于双目视觉的植物叶倾角测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双目视觉的植物叶倾角测量方法，包括以下步骤： 1使用双目视觉系统拍摄场景，并进行视差估计 使用棋盘格法，拍摄2-20张棋盘格的照片，寻找角点；使用开源库opencv封装的算法，依靠角点位置进行估测，经过校正，得到如下所示的相机的内参： 其中，fx与fy分别表示相机在x轴与y轴方向上的焦距，dx与dy表示将笛卡尔坐标系转换为影像坐标系，需要水平向左、垂直向上移动的像素点数量； 极线校正将相机在数学上对准到同一观察平面上，使得相机上像素行是严格对齐的，寻找一个旋转矩阵，使左右相机乘以该矩阵后，两个相机坐标系的x-y坐标系所处的平面为同一平面，且x轴在同一直线上，y轴相互平行； 在拍摄过程中，相片存在一些畸变、失真，通过相机的内参校正图像；使用相机标定获得的参数值，对图像进行空间坐标变换，先建立图像坐标和参考图对应点坐标之间的映射关系，然后根据映射关系对各个像素坐标进行校正，后确定校正后各像素的灰度值； 双目视觉的视差估计算法，输入参数为2张图片，输出参数为视差图；在视差图中，每个像素点存储的值为两相关图的视差值； 2利用视差值，计算每个像素点与之相邻的像素点之间的空间斜率 每个像素点对应的深度可通过下列公式换算出： 计算出每个像素点对应的空间点的深度，其中，b为两相机光心之间的基线长度，d为匹配的两点之间的视差值，Zx为对应像素点的空间深度值； 使用公式估测出对应点在空间中的深度； 将x-y-z三维坐标系看作是x-z坐标系与y坐标系的组合，将三维坐标系分别依照x的像素列值、y的像素列值进行切片，三维的问题被分解为y为固定值时z与x的关联关系、x为定值时z与y的关联关系；从x轴、y轴两个维度去评价相邻像素点之间的空间斜率可根据以下式子计算： 其中，tanα为在图像坐标系相邻的空间点在x方向上的斜率，tanβ为在图像坐标系相邻的空间点在y方向上的斜率；z1与z2分别表示两空间点的深度信息，x1与x2表示两个在x轴方向上相邻的点的横坐标信息，y1与y2表示两个在y轴方向上相邻的点的纵坐标信息； 使用两空间点对应的视差与两空间点所处的像素位置，计算出对应两点对应成像平面所成的正切值夹角如下： 其中，dA表示空间A点在参考平面上对应点储存的视差信息，xA表示空间A点在相机坐标系中对应点的x轴像素位置信息； 遍历所有的整数x、y，计算对应的z与自变量y的关联梯度关系、z与自变量x的关联梯度关系，并存入两个灰度图中，灰度图大小分别为x-1*y和x*y-1，灰度值分别表示在x-z坐标系下、在y-z坐标系下相对于成像平面所成夹角的正切值； 计算梯度图中的每对相邻像素之间的夹角，通过公式arctanA＝α，计算出同坐标轴方向上，角度的变化情况，得出相邻两个像素与成像平面的夹角，应用于图像分割； 3根据平面之间的弧度、方向上的跃变，实现图像分割 以x轴、y轴作为衡量标准，遍历x轴与y轴对应的角度图像，实现图像分割； 为角度变化设定一个阈值φ，认定当|αA-αB|≤φ时，x轴方向上两角度相关联的像素点处在同一个平面上，当|αA-αB|＞φ时，x轴方向上两角度相关联的像素点处在不同平面上； 通过阈值φ，判定y轴方向上是否连通，当|βA-βB|≤φ时，y轴方向上关联的两像素处于同一平面中，当|βA-βB|＞φ时，y轴方向上关联的两像素不处于同一平面中； 通过计算相邻像素点的角度变化量，当相邻像素点的角度变化小于阈值时，两像素点处在同一平面上，当相邻像素点的角度变化大于阈值时，两像素点不在同一平面上，进行分割； 遍历x方向进行分割的梯度图，将每一行像素分为不同的区域，并使用计数器，为每个连通的区域标记同样的数字； 当横轴方向上的角度跃变超过阈值，且发生角度跃变的像素点数大于干扰阈值时，两平面不光滑，需要被分割；若横轴方向上的角度跃变未超过阈值，或超过阈值的像素点数小于干扰阈值，与以上像素点相邻的像素点仍为同一平面； 通过遍历x方向的方式进行分割，遍历y方向，将连通的像素块进行合并，对整个图像的分割； 遍历y方向上，根据规定的阈值，判断在y方向上的相邻梯度是否代表叶片的梯度发生了突变；若未发生突变，两种标记的像素为连通的块，处于同一个平面，将两像素块合并； 经过分割与合并，实现了根据深度信息与平面信息对整张图的分割； 4对分割出的图像提取叶尖和叶尾点 设置一个阈值，使背景的像素点与叶片的分割信息分离； 步骤3中已对图像进行的分割，将二维投影图中的像素点进行了分类；在当前步骤，使用步骤1中计算出的像素点深度；设置一个阈值，筛选像素点，丢弃深度值大于阈值的分割区域； 对于每一类分割区域，进行图像二值化的操作；将每一类中的像素点的灰度设为0，除该类之外的像素点灰度设置为255，每个叶片都有对应的一张二值化图像； 对每一张二值化图像实现形态学变换，能够从二维提取出叶片的骨架；该骨架即为叶片的叶脉，连接叶尖和叶尾；选取骨架结构中，曲线的起始像素与结束像素，该像素对应的空间点即为每个叶片的叶尖和叶尾坐标； 5根据叶尖和叶尾坐标，求取叶片与镜头的夹角 将叶尖与叶尾连接，它们在成像平面上的投影中的AB所示， 通过公式 计算出在影像坐标系中相邻的空间点在x、y方向上的斜率；通过公式arctanA＝α，计算出同坐标轴方向上角度的变化情况； 知道图像坐标系中两个点的位置、两个点的视差值，得到对应点的角度信息； 叶尖与叶尾的连线与它们在成像平面上的投影直线所成夹角即为叶片与镜头的夹角； 使用以下公式计算出任意两个空间点与投影平面所成的夹角： 将叶尖与叶尾对应的像素点位置代入，计算出对应叶片与成像平面所成的夹角； 6对夹角信息的采集与计算 根据叶片与成像平面的夹角以及成像平面与地面的夹角，可计算出叶倾角，计算公式为： ∠α-∠β＝∠φ 其中∠α为叶片与成像平面的夹角，∠β为成像平面与地平面的夹角，∠φ为叶片与地平面之间的夹角，即所求的叶倾角。

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