GreenGuardian Plant_Disease_Doctor
1.0.0
GreenGuardian هو تطبيق رفرفة مصمم لمساعدة المستخدمين على تحديد أمراض النبات عن طريق مسح الصور للأوراق المأخوذة من كاميرا متنقلة أو من تخزين الجهاز. يستخدم التطبيق خوارزمية HAAR Cascade لمعالجة الصور والكشف عن الأمراض.
لاستخدام Greenguardian ، اتبع هذه الخطوات:
flutter pub get لتثبيت التبعيات.flutter run لتشغيل التطبيق على جهازك أو المحاكي. بمجرد التثبيت ، اتبع هذه الخطوات لاستخدام تطبيق GreenGuardian:
خوارزمية HAAR Cascade هي نهج قائم على التعلم الآلي يستخدم للكشف عن الكائنات في الصور. إنه يعمل عن طريق تحويل صورة الإدخال إلى رمادي ثم تطبيق سلسلة من العمليات لتحديد أنماط أو ميزات محددة داخل الصورة.
اختيار الميزة: يتم استخدام ميزات تشبه HAAR ، والتي هي بشكل أساسي مرشحات مستطيلة ، لاكتشاف الحواف والخطوط والقوام في الصورة.
صورة متكاملة: لحساب الميزات بكفاءة ، يتم حساب صورة متكاملة من الصورة الرمادية الأصلية. هذا يسمح بالحساب السريع لمبالغ البكسل داخل أي منطقة مستطيلة من الصورة.
Adaboost Training: تستخدم الخوارزمية تقنية تعلم الآلة تسمى Adaboost لتحديد عدد صغير من الميزات المهمة من مجموعة كبيرة من الميزات المحتملة. ثم يتم دمج هذه الميزات المحددة لتشكيل مصنف قوي.
Cascade Classifier: يتم إنشاء المصنف القوي على أنه سلسلة من المصنفات الضعيفة ، يركز كل منها على جانب معين من الكائن الذي يتم اكتشافه. يتيح بنية التتالي هذه المعالجة الفعالة من خلال رفض المناطق بسرعة من الصورة التي من غير المرجح أن تحتوي على الكائن.
اكتشاف النافذة المنزلق: يتم تطبيق مصنف تتالي المدرب على صورة الإدخال باستخدام نهج نافذة منزلق. يتم نقل المصنف عبر الصورة ، وتقييم كل منطقة دون المنطقة لتحديد ما إذا كان يحتوي على كائن مهم.
عتبة واكتشاف: يتم تقييم كل منطقة دون منطقة استنادًا إلى عتبة ، وإذا تم مرورها ، فسيتم تصنيفها على أنها تحتوي على الكائن. يتم تكرار هذه العملية على مقاييس متعددة للكشف عن كائنات ذات أحجام مختلفة داخل الصورة.
في حالة Greenguardian ، يتم تدريب خوارزمية Haar Cascade على التعرف على الأنماط المرتبطة بأمراض النبات المختلفة ، مما يسمح للتطبيق بالاكتشاف بدقة وتشخيص الأمراض بناءً على صور أوراق الإدخال.
تعمل خوارزمية HAAR Cascade ، التي تستخدم عادة في مهام الكشف عن الكائنات ، عن طريق تحويل صورة الإدخال إلى رمادي ثم تطبيق سلسلة من العمليات لتحديد أنماط أو ميزات محددة داخل الصورة. هذه الميزات هي عادة مستطيلات ذات أحجام ومواقف متفاوتة.
تقوم الخوارزمية بتعيين رقم ثنائي لكل بكسل في الصورة بناءً على ما إذا كانت تفي بمعايير معينة تحددها الأنماط التي يتم اكتشافها. ثم يتم استخدام هذا التمثيل الثنائي لتحليل الصورة وتحديد المناطق التي تتطابق مع الأنماط المطلوبة.
في حالة Greenguardian ، يتم تدريب خوارزمية Haar Cascade على التعرف على الأنماط المرتبطة بأمراض النبات المختلفة ، مما يسمح للتطبيق بالاكتشاف بدقة وتشخيص الأمراض بناءً على صور أوراق الإدخال.
المساهمات في GreenGuardian موضع ترحيب! إذا كنت ترغب في المساهمة ، فيرجى اتباع هذه الخطوات:
develop المستودع الرئيسي. يستخدم تطبيق GreenGuardian المكتبات التالية مفتوحة المصدر:
