# Insect_Identification
## 项目介绍:
#### 名称:
基于机器视觉的害虫种类及数量检测
#### 要求:
数目检测和昆虫种类识别
## 项目进度
- [x] 2017/4/8---------二值化
- [x] 2017/4/9---------图片中昆虫虫体计数
- [x] 2017/4/22-------PyQt和OpenCV_VideoFrame结合做出基本界面
- [x] 摄像头Frame中检测虫体数目,并在界面中显示标出
- [x] 学习昆虫图像特征的提取,参考论文中提出的几个特征量
- [x] 提取特征量并进行保存
- [x] 按照神经网络方法搭建训练模型
- [x] 搭建了线性SVM分类训练器
- [x] 将特征提取和UI界面建立连接,实现拍照和预测判断一体
## 机器学习训练算法(参考Python机器学习)
* LogisticRegression
* SGDClassfier 还没有尝试
* LinearSVM
* 朴素贝叶斯 (文本分类,不用)
* K邻近(分类)
* 决策树,不用
* 集成模型,不用
## 文件介绍
* 用户界面
* MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner设计的主界面文件
* MainWindow.py----------------------PyUIC转换而成的主界面程序
* 运行逻辑
* VideoMainWindow.py--------------PyQt结合OpenCV实现在界面中显示视频画面
* PreProcess.py-------------------------对源数据样本进行预处理
* 特征提取
* P_circle.py------------------------------似圆度
* P_extend.py----------------------------延长度
* P_leaf.py--------------------------------叶状性
* P_rect.py--------------------------------矩形度
* P_spherical.py------------------------球形度
* GetFeatures.py-----------------------提取特征的模块
* GetFiveFeatures.py-----------------五个特征提取的测试代码
* FeatureExtract.py-------------------提取样本库特征保存到CSV文件
*
* 机器学习模块
* LinearSVM.py-------------------------线性SVM分类器的训练和模型保存
* LinearRegression.py---------------逻辑回归分类器的训练和模型保存
* KneiborsClassfier.py---------------KNN分类器的训练和模型保存
* Predict.py------------------------------加载预训练模型,对特征进行预测
* Thresholding.py---------------------------大津法程序实现和OpenCV大津法函数的效果对比
* Count.py-------------------------------------实现加载图片,二值化(大津法),查找轮廓进行计数的效果
* GetChineseName.py--------------------分类中英文转换
## 参考书籍
1. 《OpenCV3 计算机视觉Python语言实现》
2. 《机器学习》
3. 《Python机器学习实践与Kaggle实战》
## 参考链接及对应解决方案
#### 1. 计数
1. 大米计数(http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7605653)
2. 二值化大津法原理介绍(http://www.cnblogs.com/herway/archive/2011/09/23/2186698.html)
3. OpenCV二值化教程(http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_imgproc/py_thresholding/py_thresholding.html#thresholding)
#### 2. 界面
1. PyQt结合OpenCVVideoFrame(https://github.com/seym45/webcamViewer)
2. PyQt基础教程(http://zetcode.com/gui/pyqt5/)
#### 3. 分类
久远,找不到资源了。
## 后记
这个是大四的时候的毕业设计。
其实并不是很实用,只能拿其清晰的标本图像来做测试。
用到了基本的图像处理、特征提取、机器学习分类器一些知识。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
基于机器视觉的害虫种类及数量检测 一、研究目的 研究的目的在于建立一套远程病虫害自动识别系统,有助于缓解农业植保人员和病虫害鉴定专家的人力资源紧张,有助于病虫害知识有限的农业人员进行及时的病虫害检测,并且,通过害虫种类数目的监测和信息收集,定期对昆虫数据进行整理和分析,建立病虫害爆发的规律模型,进而预测判断病虫害爆发的时间,及时通知农业植物保护人员和农户进行合理地科学地预防。提高农作物产量和质量。 二、研究内容及结论 (1) 设计实现了一套可适用于野外的害虫捕获和图像采集装置。该装置放置在农业种植区域,24 小时进行害虫的诱杀和图像采集,同时,装置可以通过无线网络将害虫图像上传至农业监控中心虫类鉴别服务器,并进行害虫种类的识别,进行产区内害虫种类数目的信息收集。 (2) 开发了一套基于机器视觉的昆虫计数工作方法。开发了一套的适用于苍蝇粘板等包含多数昆虫设备的图像的基于机器视觉的昆虫计数工作方法。该方法首先对包含多数昆虫的图片进行二值化预处理,然后进行轮廓的查找,并进行轮廓的计数,得到的数目反映了图片中的昆虫数目的数量级。该方法适用于苍蝇粘板图像等包含多数昆虫虫体的图像上。 (3)
资源推荐
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收起资源包目录
毕业设计基于机器视觉的害虫种类及数量检测系统的设计与实现 (165个子文件)
data.csv 2KB
datatest.csv 826B
ques.csv 34B
.gitignore 1KB
Insect_Identification.iml 500B
fly16.jpg 993KB
fly15.jpg 943KB
fly2.jpg 880KB
fly17.jpg 857KB
fly11.jpg 818KB
fly1.jpg 782KB
fly12.jpg 782KB
fly14.jpg 631KB
fly13.jpg 525KB
fly5.jpg 442KB
tttresult.jpg 258KB
wo1.jpg 207KB
jingui5.jpg 152KB
zhang0.jpg 152KB
tttgray.jpg 146KB
wo2.jpg 113KB
wo7.jpg 103KB
fly7.jpg 102KB
fly6.jpg 101KB
testText.jpg 98KB
fly4.jpg 88KB
zhang1.jpg 87KB
jingui16.jpg 78KB
jingui6.jpg 78KB
wo6.jpg 73KB
wo3.jpg 71KB
wo0.jpg 71KB
test.jpg 67KB
fly8.jpg 65KB
ricetestnum.jpg 55KB
testresult.jpg 54KB
jingui4.jpg 51KB
jingui3.jpg 50KB
fly0gray.jpg 48KB
jingui14.jpg 46KB
zhang6.jpg 45KB
jingui1.jpg 44KB
wo4.jpg 41KB
zhizhu6.jpg 41KB
jingui7.jpg 40KB
butterfly0.jpg 40KB
test-冲突-MR。SHen.jpg 40KB
jingui2.jpg 38KB
jingui8.jpg 33KB
zhizhu7.jpg 31KB
ricetestgray.jpg 31KB
fly0.jpg 31KB
fly0.jpg 31KB
zhizhu11.jpg 30KB
fly3.jpg 30KB
fly1.jpg 27KB
zhang4.jpg 27KB
jingui12.jpg 26KB
zhang8.jpg 25KB
wo5.jpg 24KB
jingui13.jpg 23KB
fly2.jpg 23KB
zhizhu0gray.jpg 23KB
jingui11.jpg 22KB
fly9.jpg 22KB
zhang2.jpg 21KB
fly6.jpg 20KB
cangtest0gray.jpg 19KB
fly4.jpg 19KB
fly5.jpg 19KB
zhizhu8.jpg 19KB
fly3.jpg 19KB
zhang5.jpg 19KB
fly7.jpg 18KB
zhizhu5.jpg 18KB
cang0.jpg 18KB
fly0.jpg 18KB
zhizhu10.jpg 18KB
jingui15.jpg 17KB
zhang9.jpg 17KB
cang2.jpg 16KB
wo2.jpg 16KB
wo4.jpg 15KB
zhizhu9.jpg 15KB
cang4.jpg 15KB
zhizhu4.jpg 13KB
zhizhu0.jpg 13KB
zhang7.jpg 13KB
cang3.jpg 12KB
wo6.jpg 11KB
wo5.jpg 11KB
wo1.jpg 11KB
cang1.jpg 10KB
jingui0.jpg 10KB
wo3.jpg 8KB
wo0.jpg 8KB
wo7.jpg 7KB
zhang3.jpg 7KB
zhizhu2.jpg 5KB
zhizhu3.jpg 5KB
共 165 条
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