/ 花卉图像识别与分类
花卉图像识别与分类
花卉图像识别与分类
植物分类是植物科学研究领域和农林业生产运营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。
植物分类是植物科学研究领域和农林业生产运营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。
文件下载
资源详情
[{"title":"（7个子文件6.39MB）花卉图像识别与分类","children":[{"title":"源码","children":[{"title":"mySVM.m <span style='color:#111;'>4.14KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"说明文档.docx <span style='color:#111;'>11.84KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"flower.m <span style='color:#111;'>5.71KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"flower.fig <span style='color:#111;'>5.14KB</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"需求","children":[{"title":"任务书.docx <span style='color:#111;'>11.58KB</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"说明.txt <span style='color:#111;'>64B</span>","children":null,"spread":false},{"title":"演示","children":[{"title":"10365.wmv <span style='color:#111;'>6.67MB</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
评论信息
其他资源
- Selenium3+Pytest+Allure全流程实战自动化测试
- 串口读取labview上位机程序
- X-WaysForensics13.0中文汉化注册版.可用
- 400万常用密码库
- 粗糙集属性约简
- FigTreev1.4.0
- 偏最小二乘回归matlab代码
- yrc1000m安川机械手.rar
- ios试卷Demo
- 蚁群优化算法源代码，源法式
- 车牌识别matlab完整源代码，可运行有报告
- zhSwitchEn2.rar
- 北大青鸟accpS1结业考试试题答案及试题1
- 无刷直流电机常用计算公式
- TFgpu240py36.rar
- 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选.zip
- MTK10.0竖屏壁纸居中补丁.zip
- 用JS写的操作系统实验之银里手算法
- Python阐发5000+抖音大V，发现巨匠都喜爱这种视频！
- nctoolbox工具箱
免责申明
【好快吧下载】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【好快吧下载】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【好快吧下载】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，8686821#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，8686821#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明