0 项目说明
基于机器视觉的害虫种类及数量检测
提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放
1 研究目的
研究的目的在于建立一套远程病虫害自动识别系统，有助于缓解农业植保人员和病虫害鉴定专家的人力资源紧张，有助于病虫害知识有限的农业人员进行及时的病虫害检测，并且，通过害虫种类数目的监测和信息收集，定期对昆虫数据进行整理和分析，建立病虫害爆发的规律模型，进而预测判断病虫害爆发的时间，及时通知农业植物保护人员和农户进行合理地科学地预防。提高农作物产量和质量。
2 研究内容及结论
(1) 设计实现了一套可适用于野外的害虫捕获和图像采集装置。该装置放置在农业种植区域，24 小时进行害虫的诱杀和图像采集，同时，装置可以通过无线网络将害虫图像上传至农业监控中心虫类鉴别服务器，并进行害虫种类的识别，进行产区内害虫种类数目的信息收集。
(2) 开发了一套基于机器视觉的昆虫计数工作方法。开发了一套的适用于苍蝇粘板等包含多数昆虫设备的图像的基于机器视觉的昆虫计数工作方法。该方法首先对包含多数昆虫的图片进行二值化预处理，然后进行轮廓的查找，并进行轮廓的计数，得到的数目反映了图片中的昆虫数目的数量级。该方法适用于苍蝇粘板图像等包含多数昆虫虫体的图像上。
(3) 开发了一套基于机器视觉的昆虫识别工作方法和流程。该方法在参考已有研究成果的基础山，选取了昆虫形态特征中的昆虫矩形度、昆虫延长度、昆虫圆形度、昆虫球状性、昆虫叶状性等 5 个特征，进行昆虫图像的特征提取。之后，采用逻辑斯蒂回归模型、线性 SVM 模型和 K 邻近分类器分别进行训练，并测试比较训练结果，以进行分类器算法的筛选。该方法适用于本套图像采集装置。
(4) 设计了一套远程害虫自动识别系统。结合上述三个功能，该系统可以实现：在图像采集节点进行害虫捕获和昆虫图像采集，在虫类鉴别服务器进行昆虫图像的识别和分类。
3 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
4 论文目录
摘 要
ABSTRACT
目 录
第 1 章 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状
1.2.2 国外研究现状
1.3 研究的内容和目的
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究目的
1.4 章节安排
第 2 章 系统总体设计
2.1 系统设计目标
2.2 系统总体架构
2.3 图像采集节点
2.3.1 装置总体设计
2.3.2 运行流程
2.4 虫类鉴别服务器和虫类信息数据库设计
2.4.1 服务器设计
2.4.2 服务器虫类分类器实现
2.4.3 PC 上的昆虫分类识别软件
第 3 章 昆虫图像预处理与计数研究
3.1 昆虫图像的采集
3.2 昆虫图像的预处理
III3.2.1 图像的灰度化，高斯滤波和尺度变换
3.2.2 二值化
3.2.3 大津法 OTSU 在昆虫图像二值化上的应用
3.3 昆虫图像的计数
3.3.1 检测轮廓
3.3.2 昆虫计数
第 4 章 昆虫图像特征提取与识别研究
4.1 特征的选取
4.2 特征描述以及提取方式
4.3 分类器的选择和训练
4.4 机器学习结果分析
4.4.1 性能评价指标
4.4.2 三种分类器的性能比较
第 5 章 总结与展望
5.1 总结
5.1.1 完成的工作
5.1.2 创新点和不足之处
5.2 展望
致谢
5 项目源码
转载：https://blog.csdn.net/m0_71572237/article/details/128366264