基于支持向量机（SVM）的植物叶子疾病检测和分类

基于支持向量机（SVM）的植物叶子疾病检测和分类

植物叶子疾病是影响植物健康和产量的重要因素之一。为了准确、快速地检测和分类植物叶子疾病，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）被广泛应用于图像处理和模式识别领域。在本文中，我们将介绍如何使用SVM算法进行植物叶子疾病检测和分类，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要准备用于训练和测试的叶子图像数据集。数据集应包含不同种类的植物叶子图像，并且每个图像都要有相应的标签，指示其对应的疾病类型。可以通过在互联网上搜索公共的植物叶子图像数据库来获取这样的数据集。

接下来，我们将使用MATLAB来实现植物叶子疾病检测和分类的SVM算法。以下是代码示例：

% 步骤1：加载数据集
load('leaf_dataset.mat'); % 请将'leaf_datase