基于余弦定理和K-means的植物叶片识别方法

该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，虫害侵蚀系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

开发环境：Python3.6.5、keras2.2.4、tensorflow1.12、django等 系统应用：本部分在训练完植物叶片病害识别的模型参数后，将植物叶片病害识别的模型部署到Web中，前端负责获取用户在页面上传的图像并预处理，再向服务器发出AJAX请求，请求内容为待识别的图像。服务器端程序生成TF会话并加载训练好的模型，调用相应的视图函数将请求数据送入TF会话中计算，最后将识别结果异步回传到前端。

该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，虫害侵蚀系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。

该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，虫害侵蚀系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。

实现了对叶片颜色的检测，实现病害检测 包含整个工程，可直接运行

为了提高植物叶片图像的识别率, 采用改进神经网络算法, 通过径向基函数神经网络建立模型; 采用多环量子算法确定各环量子个体选择概率, 量子旋转门在一定范围内动态调整, 不同环上节点信息共享概率非线性动态变化; 对植物叶片图像进行识别, 包括形状特征、纹理特征; 通过多环量子算法实现径向基函数神经网络参数寻优。实验结果表明, 本文算法对植物叶片图像的几何特征、纹理特征、综合特征的平均识别率分别为91%, 89%, 93%, 与其他算法相比较高, 训练、识别时间分别为3.5 s、2.5 s。

编写了 Matlab 代码以将叶子分类为以下类型之一：'Alternaria Alternata'、'Anthracnose'、'Bacterial Blight'、'Cercospora Leaf Spot' 和 'Healthy Leaves'。 分类由 Multiclass SVM 完成（一对一） 怎么跑？？ 1.将文件夹'Leaf_Disease_Detection_code'放在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径中2. 运行 DetectDisease_GUI.m 3.在GUI中，单击“加载图像”，然后从Manu's Disease数据集中加载图像，单击“增强对比度”。 4. 接下来点击Segment Image，然后输入包含ROI的cluster no，即只有疾病受影响的部分或健康的部分5. 点击分类结果。 然后测量准确性（在这种情况下是健康与所有疾病）。 代码

该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，虫害侵蚀系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。