20、基于计算机视觉与数据挖掘的病害识别与推文分析

基于计算机视觉与数据挖掘的病害识别与推文分析

在农业领域，准确识别作物病害对于保障作物健康生长至关重要。同时，在社交媒体领域，处理大量的推文数据并识别其中的相关信息也具有重要意义。本文将介绍利用计算机视觉技术识别黑豆黄叶病的方法，以及使用数据挖掘技术识别无关种族主义推文的研究。

黑豆黄叶病识别

数据集获取与处理

从五个黑豆种植农场使用智能手机相机采集了黑豆叶片图像数据集。该数据集包含 2830 张图像，分为三个类别：黄叶病、健康叶片和其他。其中，43.46%的图像受黄叶病影响。采集的图像尺寸为 4160×3120 像素，水平和垂直分辨率均为 96 dpi，位深度为 24，ISO 速度为 ISO - 50，焦距为 4 mm，最大光圈为 1.69。使用 Python 3 的 Pillow 库对所有图像进行了重塑。

数据集名称	类别名称	训练图像	验证图像	测试图像	总数
原始	黄叶病	762	234	234	1230
原始	健康叶片	642	214	214