网站主页的要素,深圳市龙华区民治街道,张家港保税区建设规划局网站,临沂城市建设网站葡萄叶病害识别#xff08;图像连续识别和视频识别#xff0c;Python代码#xff0c;pyTorch框架#xff09;_哔哩哔哩_bilibili 葡萄数据集 第一个文件夹为
Grape Black Measles#xff08;葡萄黑麻疹#xff09;病害#xff08;3783张#xff09; Grape Black rot葡…
葡萄叶病害识别图像连续识别和视频识别Python代码pyTorch框架_哔哩哔哩_bilibili 葡萄数据集 第一个文件夹为
Grape Black Measles葡萄黑麻疹病害3783张 Grape Black rot葡萄黑腐病病害数据集3596张 Grape Healthy 健康葡萄叶2594张 Grape Isariopsis Leaf Spot叶斑病3228张 2.项目文件 第一个文件夹data 装载的是原始图像
第二个文件夹GUI装载的是随意选取的图像供vedio_creat.py处理后生成视频。
第三个文件夹piture:装载的是经hf.py对data文件夹处理后生成的训练集和测试集 第四个文件是class_indices.json是装载的标签和对应类别名称
第五个文件CNN.pth是装载训练好的模型参数
第六个文件GUI_VEDIO.py是呈现GUI界面包括对图像连续识别和对视频识别
第七个文件hf.py是对data文件夹进行操作生成训练集和测试集
第八个文件model.py是模型
第九个文件predict.py是对单独的照片tulip.jpg进行识别
第十个文件train.pys是训练脚本
第十一个文件vedio.mp4是以一帧一秒的速度将一个个的图像经vedio_creat.py处理后生成视频以模拟无人机采集的的农业视频做实时检测。视频识别的时候也是以一秒一帧的速度取图像。
对项目感兴趣的可以关注代码和数据集已经放到压缩包解压缩后无需配置繁琐路径可以直接运行
mport threading
import os
import json
import torch
import cv2
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from model import CNN
#压缩包https://mbd.pub/o/bread/ZJ2Ykphu
