GreenGuardian Plant_Disease_Doctor

？ Greenguardian植物疾病檢測應用

Greenguardian是一種顫抖的應用程序，旨在通過掃描從移動相機或設備存儲中掃描葉子的圖像來幫助用戶識別植物疾病。該應用程序利用HAAR級聯算法進行圖像處理和疾病檢測。

特徵

• ？圖像捕獲：用戶可以直接從應用程序中的移動相機捕獲植物葉的圖像。
• ？ 圖像選擇：另外，用戶可以從設備的存儲中選擇圖像進行分析。
• ？疾病檢測：該應用使用HAAR級聯算法來檢測掃描葉片圖像中存在的疾病。
• ？結果顯示：檢測到的疾病將顯示給用戶以及相關信息，例如可能的原因和建議的補救措施。
• ？用戶反饋：用戶可以提供有關疾病檢測準確性的反饋，有助於隨著時間的推移提高應用程序的性能。

？視頻演示

安裝

要使用GreenGuardian，請按照以下步驟：

1. 將此存儲庫克隆到您的本地計算機。
2. 確保您安裝了顫音。有關安裝說明，請參閱“顫音文檔”。
3. 導航到項目目錄，然後運行flutter pub get安裝依賴項。
4. 連接您的移動設備或設置仿真器。
5. 運行flutter run以在您的設備或仿真器上啟動該應用程序。

用法

安裝後，請按照以下步驟使用GreenGuardian應用：

1. 在您的移動設備上啟動該應用程序。
2. 選擇是使用相機捕獲圖像還是從設備的存儲中選擇圖像。
3. 選擇圖像後，該應用將使用HAAR級聯算法處理它，以檢測存在的任何植物疾病。
4. 查看屏幕上顯示的結果，包括檢測到的疾病和相關信息。
5. 如果需要，請提供有關檢測準確性的反饋。

HAAR級聯算法

HAAR級聯算法是一種基於機器學習的方法，用於圖像中的對象檢測。它通過將輸入圖像轉換為灰度，然後應用一系列操作來識別圖像中的特定模式或特徵來起作用。

它如何工作

1. 特徵選擇：類似於HAAR的特徵，本質上是矩形過濾器，用於檢測圖像中的邊緣，線條和紋理。

2. 積分圖像：為了有效計算特徵，從原始灰度圖像中計算出積分圖像。這允許在圖像的任何矩形區域內快速計算像素總和。

3. ADABOOST培訓：該算法使用稱為Adaboost的機器學習技術從一系列潛在功能中選擇少數重要功能。然後將這些選定的功能組合在一起以形成強大的分類器。

4. 級聯分類器：強分類器被構造為弱分類器的級聯，每個分類器都集中在要檢測到的對象的特定方面。這種級聯結構可以通過快速拒絕不太可能包含對象的圖像區域來進行有效的處理。

5. 滑動窗口檢測：使用滑動窗口方法將訓練有素的級聯分類器應用於輸入圖像。分類器在圖像上移動，評估每個子區域以確定其是否包含感興趣的對象。

6. 閾值和檢測：根據閾值評估每個子區域，如果通過閾值，則將其分類為包含對象。在多個尺度上重複此過程，以檢測圖像中不同大小的對象。

在Greenguardian的情況下，HAAR級聯算法經過訓練，可以識別與各種植物疾病相關的模式，從而使該應用程序可以根據輸入葉片圖像準確檢測和診斷疾病。

通常在對象檢測任務中使用的HAAR級聯算法，通過將輸入圖像轉換為灰度，然後應用一系列操作以識別圖像中的特定模式或特徵來起作用。這些特徵通常是大小和位置的不同矩形。

該算法根據圖像中的每個像素分配了一個二進制數，它是否符合由檢測到的模式定義的某些標準。然後，該二進製表示形式用於分析圖像並確定與所需模式相匹配的區域。

在Greenguardian的情況下，HAAR級聯算法經過訓練，可以識別與各種植物疾病相關的模式，從而使該應用程序可以根據輸入葉片圖像準確檢測和診斷疾病。

貢獻

歡迎對Greenguardian的貢獻！如果您想做出貢獻，請按照以下步驟：

1. 分叉存儲庫。
2. 為您的功能或錯誤修復創建一個新的分支。
3. 進行更改，並確保代碼遵循項目的編碼樣式和約定。
4. 徹底測試您的更改。
5. 通過清晰和描述性提交消息提交您的更改。
6. 將更改推向叉子。
7. 向主要存儲庫的develop分支提交拉動請求。

致謝

GreenGuardian應用程序利用以下開源庫：

• Flutter：一個用於從單個代碼庫中構建用於移動，Web和桌面的本質應用程序的UI工具包。
• HAAR級聯算法：計算機視覺應用中使用的有效對象檢測算法。