叶病检测 使用预先训练的深度学习架构（即VGG16网络），通过PlantVillage数据集中的图像对农作物病害进行分类。 该模型是通过回调实现的-提前停止，降低高原学习率和模型检查点。 对于VGG16 net，使用70295张图像的分类精度约为95％。 通过修改图像数量，设置各种批处理大小以及更改权重和偏差学习率来评估模型的性能。 图像数量极大地影响了模型的性能。 在至少95％的时间正确识别出农作物病害的情况下，我们可以渴望帮助我们的农民及早发现农作物感染。 这将帮助他们计划比他们之前遵循的技术更有效的耕作技术。 模型的架构图 图形用户界面 运行代码 开放式终端和 步骤1：python3 PRED_API.py 步骤2：CD前端 步骤3：npm i 第4步：启动npm，这将启动基于React的前端 保存的权重存储在best-model.h5中 Model.ipynb具有模型

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。

回顾近年 来国 内外植物 叶片分类的研 究进展 ，指 出传 统方法存在 的缺 陷。 简述卷积 神经 网络在 图像分 类的优 势 ，为 了简单高效地对植物叶片进行识别 ，提 出一种基 于卷积神 经 网络(Convolutional Neural N etw ork ， CN N ) 的植物 叶片识别方法。 在 Sw edish 叶片数 据集上的实验结果表明 ，本算 法识 别正确 率高达 99 ．56％ ，显著优 于传统 的叶片识 别算法。

【树叶分类】基于BP神经网络植物叶片识别分类matlab源码含GUI.md

yolov5图片数据集已打好标签，只适合yolov5,其他用途别下载。

MIDIsprout 欢迎使用此存储库，以获取MIDI Sprout Biodata Sonification系统的代码和设计。

该数据集包括：（1）采样点位置数据；（2）云南西双版纳绿石林森林公园23种植物物种名、种拉丁名及叶片元素含量；（3）弄岗国家自然保护区40种植物物种名、种拉丁名及叶片元素含量；（4）清澜港红树林自然保护区12种植物物种名、种拉丁名及叶片元素含量。

训练集包括10种叶片，每种叶片20张图片，训练集数据为这200幅图片计算得到的叶片特征数据，每张图片提取10种形状特征参数，测试集数据和训练集数据一样，经过两层隐含层的bp神经网络训练，得到准确率和混淆矩阵图

训练集包括10种叶片，每种叶片20张图片，训练集数据为这200幅图片计算得到的叶片特征数据，每张图片提取10种形状特征参数和6种纹理特征参数，测试集特征参数和训练集数据一样，经过经典算法稀疏表示SRC训练，得到准确率和混淆矩阵图

“ Mleaf” —告诉你叶子秘密的应用 植物在我们的生活中扮演着必不可少的角色，它给人类提供生存必需的营养物质，释放氧气，美化环境等等。有效的方法去快速获得其信息。因此我们可以结合现有的信息技术，实现一个以基于植物叶片图像来识别植物种类功能为主的，同时辅有植物培育技巧扩展，植物随笔等功能的手机应用。 本论文主要介绍了“识叶”系统的实现过程：主要包括项目的研究现状，总体设计，以及各模块的详细设计，其主要包括：登录与注册模块，“资讯”模块，“识叶”模块，关于我们模块，帮助模块。在本系统的开发中我们用到的开发工具主要有Android studio，myeclipse，MySQL，用到的语言是Java。 **关键词：** Android；叶片识别 抽象的 植物在我们的生活中起着至关重要的作用，它为人类提供了必要的营养，氧气，美化环境等。就目前而言，当我们以有效，快速的方式面对未知的植物时，我们