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Software de análise fenotípica de plantas (software cliente)

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O software de análise fenotípica de plantas (software cliente) é um software de análise fenotípica para vários tipos de tecidos vegetais, como sementes, folhas e flores. Ele é adaptado a imagens coletadas por vários dispositivos de imagem, abrangendo scanners, câmeras digitais, etc., o sistema é rico em funções, pode reconhecer vários tipos de órgãos vegetais ao mesmo tempo, extraindo automaticamente mais de 30 itens de cor, textura e indicadores morfológicos, como comprimento, largura, perímetro, área, R, G, B, cor, etc. Suporta análise comparativa, estatística média, comparação de cores de distritos, extração de fenótipos, análise de dados, marcação de visualização, marcação de imagens e muitas outras funções, e os resultados podem ser exportados; Também é possível processar imagens em lote e sincronizar dados com plataformas em nuvem.
Detalhes do produto

I. Apresentação do software

Software de análise fenotípica de plantas (software cliente)É um software de análise fenotípica para vários tipos de tecidos vegetais, como sementes, folhas e flores. Ele é adaptado a imagens coletadas por vários dispositivos de imagem, abrangendo scanners, câmeras digitais, etc., o sistema é rico em funções, pode reconhecer vários tipos de órgãos vegetais ao mesmo tempo, extraindo automaticamente mais de 30 itens de cor, textura e indicadores morfológicos, como comprimento, largura, perímetro, área, R, G, B, cor, etc. Suporta análise comparativa, estatística média, comparação de cores de distritos, extração de fenótipos, análise de dados, marcação de visualização, marcação de imagens e muitas outras funções, e os resultados podem ser exportados; Também é possível processar imagens em lote e sincronizar dados com plataformas em nuvem. Além disso,Software de análise fenotípica de plantas (software cliente)É aberto e pode personalizar indicadores e funções para ajudar os pesquisadores a realizar pesquisas sobre plantas de forma eficiente.


II. Características Funcionais

1. Aplicação de vários equipamentos de imagem:Incluindo, sem limitação, imagens capturadas por scanners, câmeras digitais, telefones celulares, câmeras industriais, câmeras SLR, etc.;

Aplicação de análise de imagem de tecidos vegetais múltiplos:Incluindo, sem limitação, sementes, folhas, flores, frutos, fungos, etc.;

Dois tipos de arquivo de imagem:Suporte ao acesso ao equipamento de controle de fenótipo de captura de imagem, também pode selecionar arquivos de imagem de outras fontes, suporte à análise em lote de imagens em massa;

Análise automática de reconhecimento de fenótipos:Suporta a análise de identificação simultânea de diferentes tipos de tecidos vegetais, como flores, frutas, folhas e ramos, o sistema pode identificar automaticamente os alvos e calcular os fenótipos relevantes, sem que o usuário precise classificar as medições por lotes;

Análise média:Identificar o número de alvos e indicadores na imagem, calcular automaticamente a média, o máximo, o mínimo, o desvio padrão de cada indicador e apoiar a exportação;

6. Análise das características dos recursos da semente:Apoiar as características e critérios de recursos de base de acordo com o objetivo do usuário, analisar suas características e suportar a exportação;

7. Extração de indicadores de fenótipos de alto fluxo:A função de extração de fenótipos abrange três tipos principais (cor, textura, morfologia), não menos de 30 indicadores podem ser extraídos, incluindo, sem limitação, o comprimento, a largura, o perímetro, a área, a quantidade e outros indicadores morfológicos, R, G, B, RHS e outros indicadores de cor, contraste, uniformidade e outros indicadores de textura;

Exportação em lote de dados:Suporte para seleção em lote de imagens, sincronização de dados de gráficos e tabelas analisados para exportação local;

Armazenamento em nuvem de dados:Pode ser conectado à plataforma de nuvem, suporte a seleção em lote de imagens, gráficos analisados, dados de tabela sincronizados para a plataforma de nuvem;

10. Serviço personalizado:Incluir personalização de indicadores, personalização de funções e outros conteúdos para atender às necessidades de pesquisa científica personalizadas de diferentes pesquisadores;