matlab灰色关联度代码-Leaf-Classifier:神经网络和MATLAB图像处理技术支持的智能叶片病害检测

matlab灰色关联度代码叶分类器 ! CODE UPDATED FOR MATLAB v2021b 介绍 农业领域的疾病检测是印度的重要研究领域。 我们发现，农业，林业和渔业占GDP的17.6％。 因此，这成为研究的重要领域，因为使用图像分析对患病叶片进行分类使其处理成本大大降低。 为此，采用了四个步骤的方法，即从图像的获取开始对其进行分割，特征提取以及分类（这是项目的最终结果）。 方法 解决该问题的方法是系统的，使用K-means聚类方法进行图像分割，并根据疾病影响的聚类计算特征。 提取的特征被馈送到ANN（人工神经网络），本质上是对比度，相关性，能量，同质性，均值，标准差和方差。 为了对图像进行分类，使用了支持向量机分类器。 使用颜色转换将叶子转换为HSV类型格式。 将获取的图像处理到程序中并使用Kmeans进行分割，分割是将图像分为不同部分的过程，本质上是聚类，并使用聚类算法完成。对于图像处理及其聚类，使用Kmeans算法。 Kmeans聚类根据聚类的数量识别不同的聚类，这些聚类中的每个聚类具有相似的特征，即每个聚类具有图像的一部分。 这本质上意味着群集之一将包含叶子的患病部分