GreenGuardian Plant_Disease_Doctor

? Aplikasi Deteksi Penyakit Tumbuhan Greenguardian

GreenGuardian adalah aplikasi flutter yang dirancang untuk membantu pengguna mengidentifikasi penyakit tanaman dengan memindai gambar daun yang diambil dari kamera seluler atau dari penyimpanan perangkat. Aplikasi ini menggunakan algoritma Haar Cascade untuk pemrosesan gambar dan deteksi penyakit.

Fitur

• ? Pengambilan Gambar: Pengguna dapat menangkap gambar daun tanaman menggunakan kamera ponsel mereka langsung dari dalam aplikasi.
• ? ️ Pilihan gambar: Atau, pengguna dapat memilih gambar dari penyimpanan perangkat mereka untuk dianalisis.
• ? Deteksi Penyakit: Aplikasi menggunakan algoritma Haar Cascade untuk mendeteksi penyakit yang ada dalam gambar daun yang dipindai.
• ? Tampilan Hasil: Penyakit yang terdeteksi ditampilkan kepada pengguna bersama dengan informasi yang relevan seperti kemungkinan penyebab dan obat yang disarankan.
• ? Umpan Balik Pengguna: Pengguna dapat memberikan umpan balik tentang keakuratan deteksi penyakit, membantu meningkatkan kinerja aplikasi dari waktu ke waktu.

? Demo video

Instalasi

Untuk menggunakan GreenGuardian, ikuti langkah -langkah ini:

1. Kloning repositori ini ke mesin lokal Anda.
2. Pastikan Anda telah terpasang. Untuk instruksi instalasi, lihat dokumentasi Flutter.
3. Arahkan ke direktori proyek dan jalankan flutter pub get menginstal dependensi.
4. Hubungkan perangkat seluler Anda atau atur emulator.
5. Jalankan flutter run untuk meluncurkan aplikasi di perangkat atau emulator Anda.

Penggunaan

Setelah diinstal, ikuti langkah -langkah ini untuk menggunakan aplikasi Greenguardian:

1. Luncurkan aplikasi di perangkat seluler Anda.
2. Pilih apakah akan menangkap gambar menggunakan kamera atau memilih gambar dari penyimpanan perangkat Anda.
3. Setelah memilih gambar, aplikasi akan memprosesnya menggunakan algoritma Haar Cascade untuk mendeteksi penyakit tanaman yang ada.
4. Lihat hasil yang ditampilkan di layar, termasuk penyakit yang terdeteksi dan informasi terkait.
5. Berikan umpan balik tentang keakuratan deteksi jika diinginkan.

Algoritma Haar Cascade

Algoritma Haar Cascade adalah pendekatan berbasis pembelajaran mesin yang digunakan untuk deteksi objek dalam gambar. Ini bekerja dengan mengonversi gambar input ke skala abu -abu dan kemudian menerapkan serangkaian operasi untuk mengidentifikasi pola atau fitur spesifik dalam gambar.

Cara kerjanya

1. Pilihan fitur: Fitur seperti Haar, yang pada dasarnya adalah filter persegi panjang, digunakan untuk mendeteksi tepi, garis, dan tekstur dalam gambar.

2. Gambar Integral: Untuk secara efisien menghitung fitur, gambar integral dihitung dari gambar skala abu -abu asli. Hal ini memungkinkan perhitungan cepat jumlah piksel dalam wilayah persegi panjang gambar.

3. Pelatihan Adaboost: Algoritma menggunakan teknik pembelajaran mesin yang disebut Adaboost untuk memilih sejumlah kecil fitur penting dari serangkaian besar fitur potensial. Fitur -fitur yang dipilih ini kemudian digabungkan untuk membentuk classifier yang kuat.

4. Cascade Classifier: Klasifikasi yang kuat dibangun sebagai kaskade pengklasifikasi yang lemah, yang masing -masing berfokus pada aspek spesifik dari objek yang terdeteksi. Struktur kaskade ini memungkinkan pemrosesan yang efisien dengan dengan cepat menolak daerah gambar yang tidak mungkin mengandung objek.

5. Deteksi Jendela Geser: Klasifikasi kaskade terlatih diterapkan pada gambar input menggunakan pendekatan jendela geser. Klasifikasi dipindahkan melintasi gambar, mengevaluasi setiap subregion untuk menentukan apakah itu berisi objek yang menarik.

6. Thresholding dan Detection: Setiap subregion dievaluasi berdasarkan ambang batas, dan jika dilewati, itu diklasifikasikan sebagai berisi objek. Proses ini diulangi pada beberapa skala untuk mendeteksi objek dengan ukuran yang berbeda dalam gambar.

Dalam kasus Greenguardian, algoritma Haar Cascade dilatih untuk mengenali pola yang terkait dengan berbagai penyakit tanaman, memungkinkan aplikasi untuk secara akurat mendeteksi dan mendiagnosis penyakit berdasarkan gambar daun input.

Algoritma Haar Cascade, yang biasa digunakan dalam tugas deteksi objek, bekerja dengan mengubah gambar input ke skala abu -abu dan kemudian menerapkan serangkaian operasi untuk mengidentifikasi pola atau fitur spesifik dalam gambar. Fitur -fitur ini biasanya persegi panjang dengan berbagai ukuran dan posisi.

Algoritma memberikan nomor biner untuk setiap piksel dalam gambar berdasarkan apakah memenuhi kriteria tertentu yang ditentukan oleh pola yang terdeteksi. Representasi biner ini kemudian digunakan untuk menganalisis gambar dan mengidentifikasi daerah yang sesuai dengan pola yang diinginkan.

Dalam kasus Greenguardian, algoritma Haar Cascade dilatih untuk mengenali pola yang terkait dengan berbagai penyakit tanaman, memungkinkan aplikasi untuk secara akurat mendeteksi dan mendiagnosis penyakit berdasarkan gambar daun input.

Berkontribusi

Kontribusi untuk GreenGuardian dipersilakan! Jika Anda ingin berkontribusi, ikuti langkah -langkah ini:

1. Garpu repositori.
2. Buat cabang baru untuk fitur atau perbaikan bug Anda.
3. Buat perubahan Anda dan pastikan kode mengikuti gaya pengkodean proyek dan konvensi.
4. Uji perubahan Anda secara menyeluruh.
5. Komitlah perubahan Anda dengan pesan komit yang jelas dan deskriptif.
6. Dorong perubahan Anda ke garpu Anda.
7. Kirimkan permintaan tarik ke cabang develop repositori utama.

Ucapan Terima Kasih

Aplikasi GreenGuardian menggunakan perpustakaan open-source berikut:

• Flutter: Toolkit UI untuk membangun aplikasi yang dikompilasi secara asli untuk seluler, web, dan desktop dari satu basis kode.
• Algoritma Haar Cascade: Algoritma deteksi objek yang efisien yang digunakan dalam aplikasi penglihatan komputer.