1、YOLO树叶分类目标检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

kaggle网站深度学习竞赛资源：树叶分类竞赛数据集

功能上需实现对一幅树叶照片的面积和周长识别，原理是用对比方法， 摘取一树叶（如枫叶 ），在枫叶上方一个 1cm*1cm 的参照（参照大小、形状可 自己设置），根据图像处理的各类算法在 Matlab 上处理该照片，计算出待测叶子 的周长和面积。有关植物生长情况的众多信息都与叶片的面积、长宽等参数有着密不可分的联系。掌握植物叶片的生长规律，对于指导生产、制定高产优质高效栽培技术措施具有积极的意义。叶片参数对植物的生长发育等众多生命活动影响深远，因此如何科学地测定叶片的几何特征参数很有意义。

YOLOv3树叶识别实践

桃树叶数据集，包含六种桃子的叶子图片。zip文件包含六种不同的桃子品种。里面的每个文件都有一个数字，代表各种类型。1) CP-03-06(试验品种，非官方品种);2)奥罗阿兹台克;3) Oro San Juan;4)细微;5) Colegio;6)罗宾。每类有200-700张图片不等

利用分割网络对树叶图像进行分割的数据集(共18600张图片），采用基于U-net的语义分割网络对叶片图像进行分割，并设置适当的阈值 利用分割网络对树叶图像进行分割的数据集(共18600张图片），采用基于U-net的语义分割网络对叶片图像进行分割，并设置适当的阈值

本课题为基于MATLAB HU不变矩的树叶识别系统。通过计算各种树叶的几何特征，判断树叶属于什么类型。本设计可识别灵叶，枫叶，梧桐叶等等几种。带有人机GUI界面，可语音播报结果。

植物的品种识别 svm和Bp神经网络的研究 基于Matlab

Unity 花瓣/树叶飘落效果 使用particle system组件实现

100种树叶图片，每种12张。可用于个人学习，图像处理，边缘检测，目标识别等。