基于支持向量机SVM的病虫害识别系统

基于支持向量机SVM的病虫害识别系统

近年来，随着农业生产的发展，如何快速准确地识别农作物及其叶片上的病虫害已成为农民们关注的重点问题。为此，本文提出了一种基于支持向量机SVM的病虫害识别系统，并附带GUI界面。该系统采用了图像处理技术和机器学习算法，实现自动化病虫害识别，减轻了农民的工作负担，提高了农作物的产量和质量。

一、系统设计

本系统的设计流程主要包括图像获取、图像预处理、特征提取、模型训练和病虫害识别等几个步骤。其中，主要使用了MATLAB软件实现。

1. 图像获取

选择高清彩色数字相机拍摄农作物叶片的照片，并将其存储为JPEG格式的图片。在具体操作中，也可以从互联网上下载一些公开数据集，作为训练和测试的数据源。

2. 图像预处理

对获取的图像进行灰度化、二值化、滤波等预处理操作，以便于后面的特征提取。其中，灰度化是将原始彩色图像转换为灰度图像，方便后面进行二值化处理；二值化是将灰度图像转换为黑白二值图像，将农作物叶片和背景区分开来；滤波是为了去除噪声和平滑图像。

3. 特征提取

在预处理后的图像上提取特征，主要包括形态学特征、纹理特征和颜色特征等。形态学特征包括角点、边缘等；纹理特征可以使用LBP、GLCM等方法进行提取；颜色特征可以用HSV模型提取。这