柑橘溃疡病图像识别智能检测系统的实现

作者：黄丽韶

来源：现代盐化工, 2021, 48(02): 89-90.

DOI：10.19465/j.cnki.2095-9710.2021.02.040

• Python Tensorflow卷积神经网络
• 柑橘溃疡病
• 图片识别

针对柑橘溃疡病图像识别智能检测系统,主要实现了图像像素标准化、图像预处理、定义模型、训练模型、测试模型 5个部分。首先,在像素标准化过程中,采用Python中的Os、Opcv2类对图像进行标准化处理。预处理分为灰度化、二值化、去燥3个部分。其次,采用Tensorflow卷积神经网络定义模型,然后将预处理之后的图像代入定义的模型中,得到3个模型。最后将测试集的图像代入这3个模型中进行测试,得到最终结果。在整个项目中,像素标准化、预处理、测试这3个部分,运行之后的结果都比较符合预期目标。

• 单位
  湖南科技学院