基于python编程对不同植物叶子识别

数据集介绍,下载本资源后,界面如下:

有两个文件夹一个是存放数据集的文件。

数据集介绍:

一共含有:5个类别,数据集图片数量超过:400张,包含:'Ak', 'Ala_Idris', 'Buzgulu', 'Dimnit', 'Nazli'等。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。

运行train.py文件就会将train.txt和val.txt里面的数据进行读取然后训练,训练好的模型会保存在本地。同时训练过程中还会有准确率计算,即训练每个epoch来对验证集进行验证准确率。上述代码已经上传csdn资源文件,可自行下载,本片博客名称即为资源名称,下载代码地址:https://download.youkuaiyun.com/download/S1998L/88767753

  

欢迎下载更多深度学习资源:

以下含完整代码,包括ui界面,视频演示即为代码内容。

代码仓库和视频演示地址:https://space.bilibili.com/1747287365

包含:

001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码

002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch

003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet

004基于python的hog+svm实现目标检测

005yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数量

006人流目标跟踪pyqt界面_v5_deepsort

007CycleGAN_风格迁移+qt界面

008yolov4口罩目标检测识别

009中草药识别小程序

010基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别

011汉字识别crnn_qt界面

012yolov3口罩识别检测_是否佩戴规范检测_qt界面

013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测

014人脸识别打卡签到系统pyqt界面

015连续的手写中文汉字识别CRNN-多行汉字识别

016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等

017手势识别_ui界面

018深度学习之微表情识别

019动物识别检测网页版

020pyqt5实现手写中文数字识别

021微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN图像版

022微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN网页版

023微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN视频流版

024微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN小程序版

025目标检测表情检测识别yolov5pyqt_python

026人脸表情识别网页版

027目标检测小程序识别表情_人脸识别

028yolov5视频检测_人脸识别表情识别

030图像分割批量转化json格式数据集mask或图像轮廓提取

031蝴蝶品种识别pyqt系统界面

032基于深度学习的蝴蝶品种识别网页版本

033基于hwdb手写汉字数据集的识别检测

034基于深度学习识别hwdb汉字数据集

035目标检测水下渔网

036中药饮片识别小程序python卷积网络训练模型识别

037基于深度学习识别中药饮片数据集网页版

038基于深度学习的花卉自动识别pyqt界面

039花卉识别小程序

040基于svm+hog机器学习的行人检测

041基于深度学习的扫地机器人检测垃圾

042基于深度学习的手指静脉识别

043基于卷积网络的垃圾分类识别检测

044基于深度学习的鱼类检测

045基于卷积神经网络的94种矿石识别

046基于深度学习的杂草检测

047万能图像处理小助手1.0_python可视化交互按钮图像批量处理数据集扩增等

048python写字笔画顺序识别检测笔顺是否有误检测

049万能图像处理小助手1.1_傅里叶变化_椒盐噪声_直方图均衡等图片批量处理

050通过人工智能技术识别鸟类品种pyqt界面

051通过人工智能技术识别鸟类品种网页版本

052基于python的hog+svm实现混凝土裂缝目标检测

053基于深度学习的混凝土裂缝检测

054基于python的人脸识别检测

055基于python目标检测的小程序交互+田间杂草检测

056基于python的图像识别含评价指标_精确率_召回率_f1score

057基于python的舌象舌头判断是否病变

058基于python深度学习AI的车辆车高_车宽_横截面积检测

059基于python深度学习对人体身高预测

060基于深度学习的建筑物房屋检测

061基于深度学习的建筑物高度检测

062基于深度学习的车牌检测

063基于深度学习和ocr的车牌识别

064python深度学习的街头文本检测

065python的街头文本识别检测

066基于python深度学习的街头汉字文本检测

067基于python的街头汉字文本识别检测

068基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测pyqt版本

069基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测小程序版本

070基于python深度学习的服装图像分类pyqt版本

071基于卷积神经网络mobilenet的服装图像分类小程序版本

072基于深度学习的遥感船舶检测

073基于CNN卷积神经网络的柑橘生长形态检测pyqt版本

074基于深度学习的柑橘品级分类小程序版本

075基于深度学习的人脸年龄识别pyqt版本

076基于python深度学习的人脸年龄识别小程序版本

077织物污渍瑕疵检测

078基于python深度学习的水果香蕉品质检测

079基于深度学习的香蕉成熟度检测小程序版_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型

080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型

081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型

082基于CNN卷积网络的手势识别阿拉伯数字pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型

083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型

084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型

085基于目标检测的马路坑洼积水检测

086基于卷积神经网络的安全带是否佩戴检测

087基于深度学习的工地安全帽检测

088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型

089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型

090基于深度学习的车辆速度检测

091基于深度学习的手写汉字数字识别含10多种模型

093自动生成xml目标检测框数据集-不用手动标注

094模版匹配自动标注xml文件

095行为得分预测-写作行为判断得分

096cifar10基于卷积神经网络的识别

097cifar100基于卷积神经网络的识别

098基于深度学习的语音识别

099基于深度学习的动物声音分类

100基于卷积神经网络之鸟鸣识别鸟的种类

102基于CNN识别环境声音

101基于CNN的music音乐类别识别

103基于深度学习的说话情感识别

104基于深度学习识别是AI生成还是真实图片

105基于深度学习的手势方向识别含10多种模型

106python语言含lenet5等多种卷积神经网络中文汉字识别

107python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测

108含resnet等多个模型的手写整句或单个中文汉字识别

109含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版

110基于HWDB数据集识别多行文字含Mobilenet等多个模型

111简单的轮廓查找检测并排序的demo

112基于CNN的狗狗情感识别

113基于机器学习预测学生考试成绩

114基于python机器学习预测葡萄酒的品质含MLP决策树LGBM随机森林XGBoost等

115基于python预测牛奶的品质含MLP决策树LGBM随机森林XGBoost等

116用python来预测螃蟹的年龄

117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise

118nlp-中文影评情感分析积极or消极评论

119基于lstm对中文文本数据分类

120狗脸识别检测

121狗脸识别录入检测打卡系统

122猫脸识别检测

123基于python深度学习的猫脸识别录入检测系统

124基于mask-rcnn的图像分割算法检测森林区域

125基于mask-rcnn检测猫狗

126基于deeplabv3+图像分割检测墙体裂缝

127基于python深度学习识别30种乐器

128基于深度学习的根据音频识别乐器

129基于FCN图像分割算法检测火焰_数据集json转mask

130基于PSPnet语义分割算法的道路裂缝检测

131可用于深度学习系统交互的pyqt可视化界面20例

132基于深度学习的识别+Qt界面之叶子疾病检测

133基于yolov3目标检测苹果

134通过Qt控制python代码运行并将结果显示

135基于SSD目标检测模型训练VOC数据集中的行人图片

136免安装环境之基于深度学习训练自己的数据集识别检测

137免安装环境之基于resnet的10多种水果训练识别

138基于yolov4目标检测的蔬菜检测含数据集

139不用安装环境即可训练中药饮片数据集+识别检测

140不用安装python深度学习环境也能进行岩石数据集的

141基于CNN对是否是大黄蜂识别-无需安装python-pytorch

142基于SegNet图像分割算法的积水区域检测识别

143基于faster-rcnn目标检测蜜蜂bee

144基于CNN的水果蔬菜识别-不用安装环境下载即可运行

145基于python目标检测的漂浮垃圾检测

146基于yolox的火灾和烟雾检测

147基于CNN卷积网络的可回收垃圾分类-免安装python环境下载即可运行

148基于yolov7的鱼类检测

149使用python基于CNN的150种动物识别

150基于python深度学习的睁眼闭眼检测

151基于python目标检测的深海鱼fish检测

152基于python深度学习的检测视频是真人还是照片

153基于python和opencv实现实时统计米粒计数

  

基于深度学习(6种算法)和传统机器学习分别实现Flavia片数据集识别分类python源码(含详细使用说明+注释) 【项目介绍】 深度学习算法包含6种:分别是Alexnet、GoogLeNet、HRnet、Resnet18、Selfnet、VGG11,可对比 1. Leaf_data_acquisition.py ## 1.1 介绍说明 提取片特征,并保存为csv文件,为后续使用机器学习算法进行分类做准备。 ## 1.2 图像预处理 1. histogram(image)函数的作用是获取输入图片R、G、B三通道的像素值分布情况。 2. binarization(imgray)函数的作用是分别使用2x2、3x3、5x5的卷积核对输入的灰度图进行平均滤波和二值化处理。 3. margin_detection(imgbi)函数的作用是使用拉普拉斯算子提取图像边缘特征。 ## 1.3 特征提取 1. feature5_extraction(imgray, thresh_5x5, thresh_3x3, thresh_2x2)函数的作用是提取5种几何特征,即最小外接圆直径、最小外接矩形的宽度和高度、不同卷积核平均滤波后的片面积(2x2、3x3、5x5)、3x3卷积核平均滤波后的片周长。 2. feature12_extraction(thresh, feature)函数的作用是根据上面提取到的5种几何特征,获取12种数字形态特征,即平滑因子、纵横比、形状因子、矩形程度、狭窄因子、直径周长比、周长与长宽比、5种静脉特征。 ## 1.4 数据降维 data_PCA(img_data)函数的作用是将12种数字形态特征降维到5维。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途:项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行,或热爱钻研,亦可在此项目代码基础上进行修改添加,实现其他不同功能。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步! # 2. Leaf_classification_ML.py ## 2.1 介绍说明 根据片特征,使用不同机器学习算法对片进行分类。 ## 2.2 数据预处理 1. encode(train, test)函数的作用是对训练集和测试集中的数据进行编码,以及其他预处理操作。 2. deta_acquisition()函数的作用是对训练集按4:1的比例划分为训练集和测试集(验证集)。 ## 2.3 片分类 ML_classifier(X_train, X_test, y_train, y_test)函数的作用是使用不同机器学习算法对片进行分类,并显示分类准确率和损失函数,其中列表**classifiers**中包含了所使用的机器学习算法。 ## 2.4 实验结果
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