GreenGuardian Plant_Disease_Doctor
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Greenguardian est une application Flutter conçue pour aider les utilisateurs à identifier les maladies des plantes en scannant des images de feuilles tirées d'une caméra mobile ou du stockage de l'appareil. L'application utilise l'algorithme de cascade Haar pour le traitement de l'image et la détection des maladies.
Pour utiliser Greenguardian, suivez ces étapes:
flutter pub get installer des dépendances.flutter run pour lancer l'application sur votre appareil ou émulateur. Une fois installé, suivez ces étapes pour utiliser l'application Greenguardian:
L'algorithme Haar Cascade est une approche basée sur l'apprentissage automatique utilisé pour la détection d'objets dans les images. Il fonctionne en convertissant l'image d'entrée en niveaux de gris puis en appliquant une série d'opérations pour identifier des modèles ou des fonctionnalités spécifiques dans l'image.
Sélection des fonctionnalités: des fonctionnalités de type HAAR, qui sont essentiellement des filtres rectangulaires, sont utilisées pour détecter les bords, les lignes et les textures de l'image.
Image intégrale: Pour calculer efficacement les fonctionnalités, une image intégrale est calculée à partir de l'image d'origine en niveaux de gris. Cela permet un calcul rapide des sommes de pixels dans toute région rectangulaire de l'image.
Formation Adaboost: l'algorithme utilise une technique d'apprentissage automatique appelée Adaboost pour sélectionner un petit nombre de fonctionnalités importantes à partir d'un large ensemble de fonctionnalités potentielles. Ces fonctionnalités sélectionnées sont ensuite combinées pour former un classificateur solide.
Classificateur en cascade: Le classificateur fort est construit comme une cascade de classificateurs faibles, chacun se concentre sur un aspect spécifique de l'objet détecté. Cette structure en cascade permet un traitement efficace en rejetant rapidement les régions de l'image qui ne contiennent probablement pas l'objet.
Détection de fenêtre coulissante: Le classificateur en cascade formé est appliqué à l'image d'entrée à l'aide d'une approche de fenêtre coulissante. Le classificateur est déplacé à travers l'image, évaluant chaque sous-région pour déterminer s'il contient l'objet d'intérêt.
Seuil et détection: chaque sous-région est évaluée sur la base d'un seuil, et s'il passe, il est classé comme contenant l'objet. Ce processus est répété à plusieurs échelles pour détecter les objets de différentes tailles dans l'image.
Dans le cas de Greenguardian, l'algorithme de cascade Haar est formé pour reconnaître les modèles associés à diverses maladies des plantes, permettant à l'application de détecter et de diagnostiquer avec précision les maladies en fonction des images des feuilles d'entrée.
L'algorithme de cascade Haar, couramment utilisé dans les tâches de détection d'objets, fonctionne en convertissant l'image d'entrée en niveaux de gris puis en appliquant une série d'opérations pour identifier des motifs ou des caractéristiques spécifiques dans l'image. Ces caractéristiques sont généralement des rectangles de tailles et de positions variables.
L'algorithme attribue un numéro binaire à chaque pixel de l'image en fonction de la possibilité de répondre à certains critères définis par les modèles détectés. Cette représentation binaire est ensuite utilisée pour analyser l'image et identifier les régions qui correspondent aux modèles souhaités.
Dans le cas de Greenguardian, l'algorithme de cascade Haar est formé pour reconnaître les modèles associés à diverses maladies des plantes, permettant à l'application de détecter et de diagnostiquer avec précision les maladies en fonction des images des feuilles d'entrée.
Les contributions à Greenguardian sont les bienvenues! Si vous souhaitez contribuer, veuillez suivre ces étapes:
develop du référentiel principal. L'application Greenguardian utilise les bibliothèques open source suivantes:
