一种基于颜色分布信息的烟叶烟碱含量预测方法

本发明涉及烟叶烟碱含量预测技术领域，且公开了一种基于颜色分布信息的烟叶烟碱含量预测方法，收集烟叶不同角度、不同方位的RGB图像，构建烟叶RGB图像数据集，对采集到的烟叶图像批量处理，包括图像降噪处理和背景去除，之后提取颜色通道数据，并对每个通道数据进行归一化处理，采用K‑Nearest Neighbors算法建立了烟叶的烟碱预测模型，得到优化后的烟叶的烟碱预测模型，将把需要预测烟碱含量的烟叶图像输入至优化后的烟叶的烟碱预测模型中，得到该烟叶的烟碱含量。该方法对烟叶具有非破坏性，可以高效且实时的预测烟叶的烟碱含量，技术难度及对技术人员的要求较低，所需的相关系统搭建简易、成本低，便于在实际应用中推广。