基于深度学习（六种算法）与传统机器学习的Flavia叶片数据集识别分类Python代码（附详细说明及注释）.zip

简介：
该资源包含使用六种深度学习算法和传统机器学习方法对FLAVIA叶片数据集进行分类识别的完整Python代码，附有详尽的文档与代码注释。 基于深度学习（包括AlexNet、GoogLeNet、HRnet、Resnet18、Selfnet以及VGG11六种算法）与传统机器学习方法实现Flavia叶片数据集的识别分类，提供详细的Python源码及使用指南。 **项目介绍** 本项目旨在对比分析不同深度学习模型和传统机器学习技术在叶片图像分类任务中的表现。具体包括从特征提取、预处理到最终模型训练等全过程，并详细记录每一步骤的操作方法与注意事项。 ### 1. Leaf_data_acquisition.py #### 1.1 特征提取及保存 该脚本负责对原始Flavia叶片数据集进行一系列图像预处理操作，以生成可用于后续分类任务的特征向量。这些特征包括但不限于颜色直方图、边缘检测结果等，并最终将所有信息汇总为CSV文件格式输出。 #### 1.2 图像预处理 - `histogram(image)`函数：计算输入图片红绿蓝三通道像素值分布情况。 - `binarization(imgray)`函数：采用不同大小的卷积核对灰度图像进行平均滤波及二值化操作，以增强特征表达能力。 - `margin_detection(imgbi)`函数：利用拉普拉斯算子提取并检测边缘信息。 #### 1.3 特征抽取 - `feature5_extraction(imgray, thresh_5x5, thresh_3x3, thresh_2x2)`: 提取最小外接圆直径、矩形边长以及不同卷积核下叶片面积和周长等五种几何特征。 - `feature12_extraction(thresh, feature)`：基于上述几何特性，进一步计算出平滑因子、纵横比等多种形态学参数。 #### 1.4 数据降维 `data_PCA(img_data)`: 利用主成分分析法将复杂的多维度数据集压缩至更易于处理的低阶空间中（如从十二个特征降至五个）。 ### 2. Leaf_classification_ML.py 此文件主要关注于使用传统机器学习算法对叶片图像进行分类。通过训练得到多个模型，并评估其性能表现，为研究者提供有价值的参考信息和实验依据。 #### 2.1 数据预处理 - `encode(train, test)`：执行必要的数据编码及其它准备工作，确保输入格式符合后续步骤要求。 - `deta_acquisition()` ：从原始训练集中按一定比例随机划分出用于模型验证的测试集。 #### 2.3 分类器实现 `ML_classifier(X_train, X_test, y_train, y_test)`：利用多种机器学习方法（如支持向量机、决策树等）对叶片样本进行分类，并输出各项评价指标，以直观展示不同算法间的差异性及适用场景。