N8N Canopy Rate Node

用于计算水稻冠层覆盖率的N8N自定义节点。

功能特性

• ✅ 支持从文件路径或二进制数据读取图像
• ✅ 使用超绿法(ExG)进行植被分割
• ✅ OTSU自动阈值处理
• ✅ 形态学操作去噪
• ✅ 支持JSON和CSV输出格式
• ✅ 支持中文路径
• ✅ 简单的配置和安装

安装详细步骤

前提条件

• 已安装Node.js和npm
• 已安装n8n并知道n8n的安装目录

方法1：npm link方式（推荐用于开发测试）

步骤1：在节点目录创建全局链接

# 进入节点项目目录
cd d:\Workspace
odes\canopyrate

# 创建全局链接（需要管理员权限）
npm link

这会在全局npm模块目录创建一个符号链接。

步骤2：在n8n目录链接节点

# 进入n8n安装目录（根据您的n8n安装位置）
cd C:\Users\12573\AppData\Roaming
pm
ode_modules
8n
# 或者如果是全局安装：
cd C:\Program Files
odejs
ode_modules
8n

# 链接节点到n8n
npm link n8n-nodes-canopyrate

步骤3：验证链接

# 检查n8n的node_modules目录
ls node_modules | grep canopyrate
# 应该能看到n8n-nodes-canopyrate

# 检查链接是否正确
npm ls n8n-nodes-canopyrate

方法2：直接安装方式（推荐用于生产环境）

步骤1：打包节点

# 在节点目录
cd d:\Workspace
odes\canopyrate
npm pack

这会生成一个 .tgz 文件，如 n8n-nodes-canopyrate-0.1.0.tgz

步骤2：在n8n目录安装

# 进入n8n安装目录
cd /path/to/n8n

# 安装节点包
npm install /path/to/n8n-nodes-canopyrate-0.1.0.tgz

方法3：从GitHub安装（如果已上传到仓库）

cd /path/to/n8n
npm install github:your-username/n8n-nodes-canopyrate

重启n8n服务

安装完成后，必须重启n8n服务：

# 如果使用pm2
pm2 restart n8n

# 如果使用systemd
sudo systemctl restart n8n

# 如果直接运行
# 先停止n8n进程，然后重新启动

验证安装

1. 重启n8n后，访问n8n界面
2. 创建工作流，在节点列表中找到"Canopy Rate Calculator"
3. 测试节点：配置图像路径或连接图像输入节点

常见问题解决

问题1：npm link权限不足

# Windows: 以管理员身份运行PowerShell
# Linux/Mac: 使用sudo
sudo npm link

问题2：链接后节点不显示

• 检查n8n日志文件查看错误信息
• 确认节点包名在package.json中正确
• 重启n8n服务

问题3：依赖冲突

# 在n8n目录重新安装依赖
npm install
# 或清除缓存
npm cache clean --force

开发模式调试

如果要在开发过程中实时调试，可以使用：

# 在节点目录
npm run dev

# 在n8n目录使用nodemon自动重启
npm install -g nodemon
nodemon --watch ../canopyrate --exec "npm start"

使用方法

基本配置

1. 在n8n工作流中添加"Canopy Rate Calculator"节点
2. 选择图像来源：
   • Binary Data: 从前置节点的二进制数据获取图像
   • File Path: 直接指定图像文件路径
3. 选择输出格式：JSON或CSV
4. 配置可选参数（阈值方法、固定阈值、最小覆盖率等）

输入要求

• 支持的图像格式：JPG, JPEG, PNG, BMP, TIFF
• 建议图像分辨率：不低于640x480像素
• 图像应包含清晰的植被区域

输出结果

JSON格式输出包含：

{
  "data_name": "image.jpg",
  "canopy_rate_percent": 45.67,
  "total_area": 307200,
  "leaf_area": 140256,
  "image_width": 640,
  "image_height": 480,
  "timestamp": "2024-01-01T12:00:00.000Z"
}

CSV格式输出包含相同数据的CSV文件。

技术原理

节点使用以下算法计算冠层覆盖率：

1. 颜色空间转换: 读取RGB图像
2. 超绿法(ExG): 2.5*G - R - B 增强绿色植被区域
3. 阈值分割: 自动或固定阈值进行二值化
4. 面积计算: 统计植被像素占比

开发

项目结构

canopyrate/
├── nodes/
│   └── CanopyRate/
│       └── CanopyRate.node.js  # 主要节点代码
├── index.js                    # 模块导出
├── package.json               # 项目配置
└── README.md                   # 说明文档

构建项目

npm run build

依赖项

• jimp: 图像处理库
• n8n-workflow: N8N工作流库
• n8n-core: N8N核心库

许可证

MIT License

技术支持

如有问题或建议，请参考n8n官方文档或提交issue。