应用介绍

基于机器视觉的害虫种类及数量检测

项目介绍：

名称：

基于机器视觉的害虫种类及数量检测

要求：

数目检测和昆虫种类识别

 摄像头Frame中检测虫体数目，并在界面中显示标出

 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量

 提取特征量并进行保存

 按照神经网络方法搭建训练模型

 搭建了线性SVM分类训练器

 将特征提取和UI界面建立连接，实现拍照和预测判断一体

机器学习训练算法（参考Python机器学习）

LogisticRegression

SGDClassfier 还没有尝试

LinearSVM

朴素贝叶斯 (文本分类，不用)

K邻近（分类）

决策树，不用

集成模型，不用

文件介绍

用户界面

MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner设计的主界面文件

MainWindow.py----------------------PyUIC转换而成的主界面程序

运行逻辑

VideoMainWindow.py--------------PyQt结合OpenCV实现在界面中显示视频画面

PreProcess.py-------------------------对源数据样本进行预处理

特征提取

P_circle.py------------------------------似圆度

P_extend.py----------------------------延长度

P_leaf.py--------------------------------叶状性

P_rect.py--------------------------------矩形度

P_spherical.py------------------------球形度

GetFeatures.py-----------------------提取特征的模块

GetFiveFeatures.py-----------------五个特征提取的测试代码

FeatureExtract.py-------------------提取样本库特征保存到CSV文件

机器学习模块

LinearSVM.py-------------------------线性SVM分类器的训练和模型保存

LinearRegression.py---------------逻辑回归分类器的训练和模型保存

KneiborsClassfier.py---------------KNN分类器的训练和模型保存

Predict.py------------------------------加载预训练模型，对特征进行预测

Thresholding.py---------------------------大津法程序实现和OpenCV大津法函数的效果对比

Count.py-------------------------------------实现加载图片，二值化（大津法），查找轮廓进行计数的效果

GetChineseName.py--------------------分类中英文转换

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