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上传时间: 2019-05-31
详细说明： 摘要: 为了解决公众识别校园内观赏植物的问题， 基于 iOS 操作系统设计了一款利用叶片识别观赏植物的应用程 序(APP)。 建立了本地 SQLite 数据库， 存储叶片的特征数据及与校园文化相关的植物属性信息。 系统运行流程: 通 过 iPhone 拍照获取植物的叶片图像， 转化为灰度图后， 运用 OTSU 法分割出叶片区域， 再提取叶片的颜色、 形状、 纹理等 10 种特征， 运用支持向量机(SVM)分类器识别叶片并在 iPhone 上展示相应的图片和文字信息。 结果显示: 所选 8 种实验观赏植物叶片的平均识别率为 92%， 平均用时 2.6 s。 该系统简单便捷， 为校园观赏植物基于叶片的 手机自动识别提供了实现方法， 有助于发挥观赏植物在大学校园的科 学价值和独特人文价值
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