桃子叶片病害识别（图像连续识别和视频识别，Python代码，pyTorch框架，深度卷积网络模型，很容易替换为其它模型，带有GUI识别界面）

桃子叶片病害识别（图像连续识别和视频识别，Python代码，pyTorch框架，深度卷积网络模型，很容易替换为其它模型，带有GUI识别界面）_哔哩哔哩_bilibili

 

 

  1.数据集分为三类

健康的桃子叶片 ，251张

桃疮痂病一般，857张 

 

 桃疮痂病严重，770张 

2.项目文件 

 

第一个文件夹（data）： 装载的是原始图像

第二个文件夹（piture）:装载的是经hf.py对data文件夹处理后，生成的训练集和测试集

 第三个文件是class_indices.json是装载的标签和对应类别名称

第四个文件：CNN.pth是装载训练好的模型参数

第五个文件：GUI_VEDIO.py是呈现GUI界面，包括对图像连续识别和对视频识别

第六个文件：hf.py是对data文件夹进行操作，生成训练集和测试集

第七个文件：model.py是模型 

第八个文件：predict.py是对单独的照片（tulip.jpg）进行识别

第九个文件：train.pys是训练脚本

录屏的视频均可以被识别。

对项目感兴趣的可以关注，代码和数据集已经放到压缩包，解压缩后无需配置路径，可以直接运

import threading
import os
import json
import torch
import cv2
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from model import CNN
from PIL import ImageTk
#压缩包：https://mbd.pub/o/bread/ZJ2Xm5ty