Advertisement

基于MATLAB的植物虫害检测系统+GUI界面+注释+svm算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目构建于MATLAB环境，设计了一套包含图形用户界面（GUI）的植物虫害智能检测系统。通过支持向量机(SVM)算法进行高效准确的识别与分类，并详细附有代码注释便于理解和扩展。 使用train文件对黄瓜子文件夹中的所有图片提取颜色矩特征和Gabor纹理特征，并进行SVM训练；对于test文件中的测试图像，则先灰度化处理并滤波，再提取其颜色矩特征和Gabor纹理特征，之后利用已建立的SVM模型进行分类测试，最终输出类别。相关功能分别由colorMom.m文件实现颜色矩特征提取以及Gabor_palm.m文件完成Gabor纹理特征提取。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的植物虫害检测系统+GUI界面+注释+svm算法
    优质
    本项目构建于MATLAB环境，设计了一套包含图形用户界面（GUI）的植物虫害智能检测系统。通过支持向量机(SVM)算法进行高效准确的识别与分类，并详细附有代码注释便于理解和扩展。 使用train文件对黄瓜子文件夹中的所有图片提取颜色矩特征和Gabor纹理特征，并进行SVM训练；对于test文件中的测试图像，则先灰度化处理并滤波，再提取其颜色矩特征和Gabor纹理特征，之后利用已建立的SVM模型进行分类测试，最终输出类别。相关功能分别由colorMom.m文件实现颜色矩特征提取以及Gabor_palm.m文件完成Gabor纹理特征提取。
     
  • 植物病虫害检测(GUI, 注释, SVM算法).rar
    优质
    本项目为一款基于图形用户界面设计的植物病虫害检测系统，采用SVM算法及详细注释代码实现高效准确的识别与分类。 植物虫害检测（GUI界面、注释、SVM算法） 该课题基于MATLAB SVM方法开发了一套植物病害检测系统，包含图形用户界面（GUI），能够识别多种被虫害侵蚀的植物叶子，并输出结果。项目还包括论文和详细的代码注释。 在训练阶段，从黄瓜子文件夹中的所有图片中提取颜色矩特征和Gabor纹理特征，然后使用SVM进行模型训练。 测试时，对测试图像先进行灰度化处理并滤波，接着提取颜色矩特征和Gabor纹理特征，并利用已建立的SVM模型进行分类识别，最终输出检测结果。 相关代码文件包括： - colorMom.m：用于提取颜色矩特征 - Gabor_palm.m：实现Gabor纹理特征的计算
     
  • 植物虫害检测的MATLAB程序（含GUI、注释及SVM算法）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的植物病虫害检测系统，包含图形用户界面（GUI）、详细代码注释和SVM分类算法。适合科研与学习使用。 该课题为基于MATLAB SVM方法的植物病害检测系统，带GUI界面，能够识别多种受到虫害侵蚀的植物叶子，并输出结果。项目包括论文及详细注释。 在训练阶段，对黄瓜子文件夹中的所有图片提取颜色矩特征和Gabor纹理特征，然后使用SVM进行模型训练。 测试阶段中，将测试图像灰度化并滤波处理后，同样提取其颜色矩特征和Gabor纹理特征，并利用已建立的SVM模型对其进行分类识别。输出最终类别。 以下是涉及到的主要文件： - colorMom.m：用于提取颜色矩特征 - Gabor_palm.m：用于实现Gabor纹理特征的提取
     
  • 植物虫害检测（含GUI、注释及SVM算法）_plantdisease_虫害识别_MATLAB实现
    优质
    本项目利用MATLAB开发，旨在通过支持向量机(SVM)算法实现对植物虫害的有效识别。界面友好且配有详细注释，便于理解和操作。 该课题为基于MATLAB SVM方法的植物病害检测系统，带GUI界面，能够识别多种被虫害侵蚀的植物叶子，并输出结果。此外，还包括论文和详细注释。 在训练阶段，程序会对黄瓜子文件夹中的所有图片提取颜色矩特征和Gabor纹理特征，然后使用SVM进行模型训练。 测试时，对测试图像先进行灰度化处理并滤波，再提取其颜色矩特征和Gabor纹理特征。之后利用已建立的SVM模型对其进行分类，并输出类别结果。 相关的文件包括： - colorMom.m：用于提取颜色矩特征 - Gabor_palm.m：用于提取Gabor纹理特征
     
  • 基于MATLAB的植物叶片虫害检测系统（含SVM方法、色彩分析及虫害识别界面GUI，附万字文档）
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB的植物叶片虫害智能检测系统。运用支持向量机(SVM)算法与色彩分析技术实现高效准确的虫害识别，并设计了用户友好的图形界面(GUI)，便于数据输入和结果展示，提供全面的技术文档以供学习参考。 基于MATLAB的植物叶片虫害检测系统采用支持向量机（SVM）方法，并结合颜色特征进行识别，能够准确判断出具体的虫害类型。该系统配备用户友好的图形界面(GUI)以及详细的文档，总字数超过万字。
     
  • 基于MATLAB的植物叶片虫害检测系统（含SVM方法、色彩分析及GUI界面，详述各类虫害，文档万字）.zip
    优质
    本作品为一套使用MATLAB开发的植物叶片虫害智能检测系统。该系统综合运用支持向量机(SVM)算法与色彩分析技术，并配备图形用户界面(GUI)，旨在实现高效、准确地识别和分类多种常见植物叶片虫害，提供详尽的虫害信息和防治建议。附带详细文档（约一万字），涵盖系统开发流程、理论基础及应用实例等。 基于MATLAB的植物叶片虫害检测系统使用了svm方法，并通过颜色识别来确定具体的虫子种类。该系统还配备了图形用户界面（GUI）以及详细的万字文稿说明。
     
  • 基于MATLAB的农作物虫害监测系统（含GUI界面、详尽万字文档及注释）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的农作物虫害监测系统，包含用户友好的图形界面（GUI），附有详细文档和代码注释。适合科研与学习使用。 MATLAB农害侵蚀植物叶片识别系统包含用户界面。
     
  • （GUI界面）基于MATLAB的病虫害检测系统代码包RAR版
    优质
    本代码包提供了一个基于MATLAB开发的GUI界面病虫害检测系统，旨在为农业领域用户提供便捷高效的作物健康监测解决方案。 本课题基于MATLAB软件平台开发，支持导入GUI界面，并包含多种按钮及回调函数供用户根据需求灵活调用。该课题内容广泛，包括图形处理、语音信号处理、数学建模、信号调试、路径规划、大数据分析、机器学习和深度学习等领域，还涉及模式识别等技术。 此资源适合各个层次的使用者： - MATLAB初学者 - 刚入职场的新手 - 大学生设计课程辅助 希望每个人都能在自己的领域内不断进步。祝愿大家学业有成，享受愉快的学习过程！
     
  • 【病虫害检测】基于MATLAB GUI的SVM病虫害识别系统【附带Matlab源码 2429期】.md
    优质
    本项目介绍了一种基于MATLAB GUI开发的支持向量机（SVM）技术，用于农作物病虫害自动识别的系统，并提供相关源代码。 在上分享的Matlab资料均包含可运行代码，并经过验证确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用其他m文件；无需单独运行这些调用文件。 - 运行结果效果图。 2. 支持的Matlab版本为2019b。若在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行修改，或寻求博主帮助解决。 3. 代码操作步骤： 步骤一：将所有相关文件放置于当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 如果需要进一步的服务或咨询，请直接联系博主。 服务内容包括但不限于： - 完整代码提供（博客资源、期刊文献复现等）; - Matlab定制开发需求； - 科研合作机会。 在图像识别领域，涵盖的项目有：表盘识别、车道线检测、车牌辨识系统、答题卡自动评分系统、电器类型分类器、跌倒监测算法设计与实现、动物种类辨别模型建立及优化方案探讨等。此外还涉及其他如发票扫描解析技术研究应用实例分享；服装款式智能推荐引擎开发过程详解；汉字识别软件的架构分析及其性能提升策略介绍等内容。 相关领域还包括： - 红绿灯信号检测； - 消防安全监控系统设计与实现案例展示； - 医疗影像疾病分类算法研发及效果评估报告发布等。 - 交通标志牌自动辨识技术开发经验分享； 另外，博主还提供以下服务支持：口罩佩戴情况监测、裂缝识别技术研究进展探讨以及目标跟踪器的设计思路解析。疲劳驾驶预警系统的研究成果展示。 其他方面： - 身份证信息读取与处理； - 纸币图像的自动辨识及分类算法设计等。 - 数字字母字符识别软件的研发过程分享； 此外，还包括手势动作识别技术研究、树叶种类智能判断模型开发等内容。水果分级系统的设计思路解析以及条形码扫描器的研究进展探讨。 最后提供以下服务： - 裂缝检测系统的研发与应用； - 微芯片图像分析算法设计及优化方案讨论。 - 指纹认证技术的应用实例分享； 以上所有项目均基于Matlab平台开发，旨在为用户提供全面的技术支持。
     
  • 【病虫害检测】基于GUI SVM的病虫害识别系统【附带Matlab源码 2429期】.zip
    优质
    本资源提供基于支持向量机（SVM）和图形用户界面（GUI）设计的农作物病虫害智能识别系统，内含详尽的MATLAB源代码，有助于深入学习与实践。 在Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码支持，并且这些代码均经过测试可以运行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需手动运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，根据错误提示进行相应修改即可；如有困难可直接联系博主寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录下。 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行程序，等待其执行完毕以获取最终结果。 4. 如果需要进一步的服务或咨询，请联系博主。具体服务包括但不限于： - 博客文章或资源的完整代码提供 - 期刊论文或其他文献内容复现 - Matlab程序定制开发 - 科研项目合作