Un criador puede seleccionar un fenotipo visualmente atractivo, ya sea para ornamentación o paisajismo. Sin embargo, la visión orgánica no es precisa y objetiva, lo que dificulta llevar a cabo una intervención de fenotipado confiable en la implementación. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue desarrollar una solución innovadora para predecir la intensidad del color de la flor según la forma externa del cultivo. Fusionamos el algoritmo de agrupación iterativa lineal única (SLIC) y el método de conteo de cajas (BCM) en un marco para extraer datos de imágenes útiles para modelar biofísicamente. Luego, validamos nuestro enfoque ajustando la función de Gompertz a datos sobre la intensidad del color de la flor y la dimensión fractal () de la arquitectura de variedades de flores blancas, amarillas y rojas de . El algoritmo SLIC segmentó las imágenes en superpíxeles uniformes, lo que permitió al BCM capturar con precisión la de la arquitectura. El varió de 1.938315 a 1.941630, lo que correspondió a intensidades de píxeles de 220.85 y 47.15. Por lo tanto, cuanto más compacta sea la arquitectura, más intensidad tendrá el color de la flor. La función de Gompertz sigmoidea predijo tal relación en > 0.80. Este estudio puede proporcionar un mayor conocimiento para avanzar en la prominencia del campo en el desarrollo de estrategias innovadoras hacia la mejora del control de calidad visual y la cría de ornamentales.