基于支持向量机的植物叶片疾病检测与分类（MATLAB实现）

基于支持向量机的植物叶片疾病检测与分类（MATLAB实现）

植物叶片疾病是农作物生产中的重要问题之一。通过及时准确地检测和分类叶片疾病，可以帮助农民采取相应的防治措施，减少疾病对农作物产量和质量的影响。本文将介绍如何使用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法来实现植物叶片疾病的检测与分类，并提供MATLAB源代码。

1. 数据集准备
   为了训练和测试SVM模型，我们需要一个包含正常叶片和不同疾病类型叶片图像的数据集。可以通过在田间拍摄叶片图像或从公开的植物病害数据库中获取图像数据。确保数据集中可以通过在田间拍摄叶片图像或从公开的植物病害数据库中获取图像数据。确保数据集中每个图像都有相应的标签，指示其所属的类别（正常或疾病类型）。

2. 特征提取
   在进行图像分类之前，需要从叶片图像中提取有意义的特征。常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。在本文中，我们将使用颜色直方图作为特征提取方法。通过将RGB颜色空间划分为若干个小区域，并统计每个区域中像素的颜色分布，可以得到代表图像颜色特征的直方图。

下面是用MATLAB实现计算颜色直方图的代码：

function hist_features = compute_color_histogram