Plant Growth Simulation algorithm(PGSA)，written by MATLAB

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使用CNN进行植物病害检测 通过叶片图像预测植物的健康状况

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植物叶病分析仪 该储存库包括一个预测植物病害的项目，并根据病害向农民推荐农药。 它还包括植物的实时分割以及其中的数据集生成。 因此，它是一个完整的计算机视觉（CV）系统，可以预测植物病害以及植物香料。 涉及的技术栈： 1）Django 2）Tensorflow 3）Keras 4）PIL 在Django依赖项中- 1）Django调整大小2）djagno rest_framework 如果想了解培训代码和方法 参观

植物苗种分类 域背景 图像分类已成为机器学习和深度学习可以解决的最重要问题之一。 在这个项目中，我将使用kaggle竞赛的数据集之一，该数据集包含大约960种独特植物的图像，这些植物在多个生长阶段属于12个物种。它包含带注释的RGB图像，其物理分辨率约为每毫米10像素。 奥尔胡斯大学信号处理小组工程系已上传此数据集，以使其具有更大的曝光范围，从而为社区提供了尝试不同图像识别技术的机会，并提供了一个可以相互授粉的思想场所。 在南丹麦大学和奥尔胡斯大学的合作下，该数据库已在奥尔胡斯大学Flakkebjerg研究站进行了记录。 您可以在此处找到数据集，该数据集具有1.7 G的训练集（无节段的单株植物），这里的问题是杂草幼苗很像农作物幼苗，我们的目标是能够使用机器学习和深度学习技术来区分它们。 你可以找到项目报告 安装 他的项目需要Python 3.5或更高版本，并安装了以下Python库：

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plantVillage_PR 在植物村数据集上应用低成本的多标签分类，以识别图像中的植物，然后帮助使用最新技术无法获得最新技术的小规模农民使用CNN识别植物的病害（如果有）。

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