叶子分类（论文）。。。。。

资 源 简 介

叶子分类（论文）。。。。。

详 情 说 明

叶子分类是计算机视觉和植物学交叉领域的重要研究方向，主要通过分析叶片的形态、纹理等特征实现自动识别。传统方法依赖人工测量叶脉分布或轮廓特征，现代技术则结合深度学习实现端到端分类。

实现思路通常包含三个关键阶段： 数据预处理 - 对叶片图像进行背景分割、灰度归一化等操作 特征工程 - 提取叶脉纹理特征（如LBP算子）或形状特征（如傅里叶描述子） 模型构建 - 采用CNN网络自动学习深层特征，或使用SVM等传统算法处理手工特征

最新研究趋势包括结合多模态数据（如近红外图像）和轻量化模型部署（适用于移动端植物识别APP）。该技术在农业病虫害监测、濒危植物保护等领域具有重要应用价值。