鱼类形态表型是人工育种、功能基因定位以及水产养殖和生态学中基于种群的研究的重要资源。为了避免传统表型形态测量方法带来的损伤鱼体、依赖经验、主观意识等，因此开发了一种、准确且可定制的工具 —3DphenoFish软件。在无损鱼儿的状态下进行鱼类表型数据采集，此软件可用于鱼类形态表型研究，包括功能基因定位、人工选择和保护研究。
材料和方法
3DphenoFish从3D点云数据中提取鱼的形态表型。以下几点描述了以3Dphenofish集成的主要数据分析流程步骤：
1.数据采集：此步骤使用工业3D扫描仪来获取OBJ或PCD文件作为3Dphenofish的输入。
2.数据预处理：此步骤删除背景和离群值。
3.语义分割：这一步进行鱼头、鱼身和鱼鳍的分割。
4.形态表型提取：此步骤识别关键点并提取形态表型。
5.表型管理：此步骤进行个性化表型和关键点的定义，然后将其存储在数据库中。
结果与结论
在本文中，提出了一种从 3D 点云数据中提取形态 2D 和 3D 表型的新策略。实现了智能表型数据的提取，开发了点云预处理、语义分割、关键点识别、形态表型提取等算法。作为一种易于使用的鱼类表型分析可视化工具，3DphenoFish 适合各种用户，不需具备编程或生物学知识。其中用于微调关键点和定义新表型的高级功能可供*用户使用。
此次通过实验，将软件测试的结果与手动测量进行比较，3DphenoFish 对传统形态表型表现出很高的准确性，可用于获取鱼类的 2D 和 3D 表型。同时我们证明了 2D 和 3D 表型能够很好地区分物种，甚至是同一物种但来自不同种群的样本。测试中点云扫描简单快捷，减少鱼在操作过程中的压力。更重要的是，该策略不需要编程或生物学知识，它可以应用于水产养殖和保护研究中的大规模鱼类表型调查。目前该种鱼类表型设备已投入市场，为进一步提高表型数据提取的准确性，海南科技有限公司研发生产的鱼类二维型态表型分析仪采用深度学习技术，利用人工智能算法，自动分析目标表型，提供包括长度测量、角度测量、面积测量、颜色分析、分类分析等多种表型分析，并进行数据存储记录，在行业内赢得较高认可。
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