GreenGuardian Plant_Disease_Doctor

？ Greenguardian植物疾病检测应用

Greenguardian是一种颤抖的应用程序，旨在通过扫描从移动相机或设备存储中扫描叶子的图像来帮助用户识别植物疾病。该应用程序利用HAAR级联算法进行图像处理和疾病检测。

特征

• ？图像捕获：用户可以直接从应用程序中的移动相机捕获植物叶的图像。
• ？图像选择：另外，用户可以从设备的存储中选择图像进行分析。
• ？疾病检测：该应用使用HAAR级联算法来检测扫描叶片图像中存在的疾病。
• ？结果显示：检测到的疾病将显示给用户以及相关信息，例如可能的原因和建议的补救措施。
• ？用户反馈：用户可以提供有关疾病检测准确性的反馈，有助于随着时间的推移提高应用程序的性能。

？视频演示

安装

要使用GreenGuardian，请按照以下步骤：

1. 将此存储库克隆到您的本地计算机。
2. 确保您安装了颤音。有关安装说明，请参阅“颤音文档”。
3. 导航到项目目录，然后运行flutter pub get安装依赖项。
4. 连接您的移动设备或设置仿真器。
5. 运行flutter run以在您的设备或仿真器上启动该应用程序。

用法

安装后，请按照以下步骤使用GreenGuardian应用：

1. 在您的移动设备上启动该应用程序。
2. 选择是使用相机捕获图像还是从设备的存储中选择图像。
3. 选择图像后，该应用将使用HAAR级联算法处理它，以检测存在的任何植物疾病。
4. 查看屏幕上显示的结果，包括检测到的疾病和相关信息。
5. 如果需要，请提供有关检测准确性的反馈。

HAAR级联算法

HAAR级联算法是一种基于机器学习的方法，用于图像中的对象检测。它通过将输入图像转换为灰度，然后应用一系列操作来识别图像中的特定模式或特征来起作用。

它如何工作

1. 特征选择：类似于HAAR的特征，本质上是矩形过滤器，用于检测图像中的边缘，线条和纹理。

2. 积分图像：为了有效计算特征，从原始灰度图像中计算出积分图像。这允许在图像的任何矩形区域内快速计算像素总和。

3. ADABOOST培训：该算法使用称为Adaboost的机器学习技术从一系列潜在功能中选择少数重要功能。然后将这些选定的功能组合在一起以形成强大的分类器。

4. 级联分类器：强分类器被构造为弱分类器的级联，每个分类器都集中在要检测到的对象的特定方面。这种级联结构可以通过快速拒绝不太可能包含对象的图像区域来进行有效的处理。

5. 滑动窗口检测：使用滑动窗口方法将训练有素的级联分类器应用于输入图像。分类器在图像上移动，评估每个子区域以确定其是否包含感兴趣的对象。

6. 阈值和检测：根据阈值评估每个子区域，如果通过阈值，则将其分类为包含对象。在多个尺度上重复此过程，以检测图像中不同大小的对象。

在Greenguardian的情况下，HAAR级联算法经过训练，可以识别与各种植物疾病相关的模式，从而使该应用程序可以根据输入叶片图像准确检测和诊断疾病。

通常在对象检测任务中使用的HAAR级联算法，通过将输入图像转换为灰度，然后应用一系列操作以识别图像中的特定模式或特征来起作用。这些特征通常是大小和位置的不同矩形。

该算法根据图像中的每个像素分配了一个二进制数，它是否符合由检测到的模式定义的某些标准。然后，该二进制表示形式用于分析图像并确定与所需模式相匹配的区域。

在Greenguardian的情况下，HAAR级联算法经过训练，可以识别与各种植物疾病相关的模式，从而使该应用程序可以根据输入叶片图像准确检测和诊断疾病。

贡献

欢迎对Greenguardian的贡献！如果您想做出贡献，请按照以下步骤：

1. 分叉存储库。
2. 为您的功能或错误修复创建一个新的分支。
3. 进行更改，并确保代码遵循项目的编码样式和约定。
4. 彻底测试您的更改。
5. 通过清晰和描述性提交消息提交您的更改。
6. 将更改推向叉子。
7. 向主要存储库的develop分支提交拉动请求。

致谢

GreenGuardian应用程序利用以下开源库：

• Flutter：一个用于从单个代码库中构建用于移动，Web和桌面的本质应用程序的UI工具包。
• HAAR级联算法：计算机视觉应用中使用的有效对象检测算法。