【图像检测】基于最近邻算法实现苹果病害识别附matlab代码

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⛄ 内容介绍

采用基于计算机图像处理技术对苹果叶片病害图像进行识别,可以缩短识别时间,提高识别的客观性和准确性.本文设计基于MATLAB的一种苹果叶片病害识别系统,在对苹果病害叶片图像进行预处理时,用到了基于灰度形态学的图像平滑方法,进行了图像去噪处理;苹果叶片病害识别时用到的优化后的图像平滑方法,被优化的图像分割算法,以及最后的病害图像多个特征提取及参数分析,通过这种识别系统可以有效地提高苹果叶片花叶病等病害检测与识别.

⛄ 部分代码

clc;

clear;

load Mdl.mat

%% 读取图像

[Fnameh,Pnameh]=uigetfile('*.jpg');%Fnameh显示的文件名称，Pnameh显示的文件路径

filename=[Pnameh,Fnameh];%存储文件的路径及名称

I1=imread(filename);

feature=Extract_features(I1);

Y_predict=predict(Mdl,feature);

figure

imshow(I1);

title(string(Y_predict))

disp('载入图片：')

disp(filename)

disp('识别结果：')

disp(string(Y_predict))

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]党荣辉, 宁纪锋. 基于MATLAB的陕西苹果叶片病害识别研 究[J]. 农村科学实验, 2017, 000(002):116-118.

⛄ 完整代码

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