2501_90824910的博客

基于深度学习YOLOv8➕pyqt5的西红柿成熟度检测系统包含：完整源码源文件+已标注的数据集+训练好的模型+环境配置教程+程序运行说明文档

基于YOLOv8的行人车辆识别系统文件：环境、UI、模型训练文件，环境配置文档，测试图片视频，训练、测试及界面代码。功能：基于深度学习的行人车辆检测计数系统，pyqt界面。能检测图像、视频并保存结果，展示目标位置、置信度等信息。可检测目标数目，支持摄像头实时检测、展示、记录与保存，能切换目标查看位置，提供数据集和训练代码用于重新训练。

基于MATLAB柑橘病虫害识别检测系统GUI本系统是一款基于MATLAB开发深度学习VGG19模型的柑橘病虫害识别系统，集成了图像处理技术与人工智能分类模型，能够高效、准确地识别柑橘作物中常见的19种病虫害问题。该系统通过对柑橘叶片、果实图像的处理与分析，实现自动化识别和分类，为农业科研、智能种植管理、病虫害监测提供了强有力的技术支持。系统充分发挥MATLAB在图像处理领域的强大能力，内置中值滤波、二值分割、对比度增强和灰度分割等关键图像处理算法，为后续的特征提取与分类识别提供了清晰且高质量的图像基础。

基于Matlab果树叶片病虫害识别系统软件GUI设计这款基于MATLAB果树叶片病虫害识别系统软件提供了一种高效的解决方案，用于植物病虫害的早期检测与诊断。通过先进的深度学习技术，该系统能够准确识别叶片上的病变并评估病变程度，为农业研究和植物保护提供了强有力的支持。主要功能:病虫害识别: 对果树叶片进行病虫害识别，精准检测叶片上的病变区域。病变程度评估: 对检测到的病变进行分类和程度评估，以便进行针对性的处理和管理。图像格式支持: 支持多种图像格式的导入，适应不同类型的图像数据。