大作业之树叶分割与识别(word)
树叶的分类
1、树叶的分类涉及的方法有分配、图像处理，对边缘轮廓进行检测，根据轮廓特征进行（二值化）、特征：特征% 根据形状进行特征提取% 孙丰元2009% 只是一个简单的演示，可以根据程序学习使用相关的函数% Step 1: 读图RGB = imread('test.bmp');figure,imshow(RGB),title('原始图像');% Step 2: 转为灰度图像GRAY = rgb2gray(RGB);figure,imshow(GRAY),title('灰度图像');% Step 3: 转为二进制图像threshold = graythresh(GRAY);BW = im2bw(GRAY, threshold);figure,imshow(BW),title('二进制图像');% Step 4: 取反BW = ~ BW;figure,imshow(BW),title('二进制图像取反');% Step 5: 取边界[B,L] = bwboundaries(BW, 'noholes');% Step 6: 判断属性STATS = regionprops(L, 'BoundingBox','Extent');% Step 7: 根据属性分类% 正方形= 3 = (1 + 2) = (X=Y and Extent = 1)% 矩形= 2 = (0 + 2) = (X~=Y and Extent = 1)% 圆形= 1 = (1 + 0) = (X=Y and Extent < 1)% 其它= 0figure,imshow(RGB),title('结果');hold onfor i = 1 : length(STATS)W(i) = uint8(abs(STATS(i).BoundingBox(3)-STATS(i).BoundingBox(4)) < 0.1); W(i) = W(i) + 2 * uint8((STATS(i).Extent - 1) == 0 );centroid = STATS(i).Centroid;switch W(i)case 1plot(centroid(1),centroid(2),'wO');% 圆形case 2plot(centroid(1),centroid(2),'wX');% 矩形2、树叶形状的影响因素阳光、气候、降雨量多元统计、3、树的形状与分布4、树叶形状与与分叉5、树叶重量的估计。
树木语义分割数据集
树木语义分割数据集树木语义分割数据集的神奇之处在于，它能把这些树木的特征都识别出来。
听起来像是科幻电影里的情节，但其实这在咱们的科技世界里已不是梦。
想象一下，如果你有一台机器，能把图像里的每棵树都标记出来，甚至还能告诉你它们的名字和种类，真是太酷了吧。
用技术的力量，把大自然的美妙和丰富通通展现出来，这简直就是一场视觉盛宴。
就像在玩拼图，拼完后你会惊喜地发现，原来整幅图是那么美妙动人。
我们都知道，树木对环境的重要性不言而喻。
它们不仅提供氧气，还给小动物们提供了栖息之所。
可现在的问题是，咱们得怎么认识它们呢？你说，如果一个小朋友看到一棵树，心里不一定能明白这棵树到底是什么。
说不定他只会指着树，问：“这是什么呀？”这时候，树木语义分割数据集就像是知识的桥梁，让小朋友们能够更快地理解和认识自然界。
要是每个人都能通过这个数据集，认清楚身边的树木，未来咱们的环境保护工作一定能做得更好。
再说，数据集里不仅仅是数字和图像，它还承载着人们对自然的热爱。
每一张图片、每一个标签，都是研究者们在田野里奔波的成果。
你想啊，他们可能在大热天里，背着沉重的设备，蹲在地上拍摄，结果就是这些宝贵的资料。
这个过程中，可能还会遇到各种奇葩的事情，比如不小心踩到树根，摔得四脚朝天，那画面想想就让人捧腹大笑。
这个数据集的应用也很广泛。
它可以被用来帮助科学家们研究树木的生长状况、分布特征，甚至还能为城市规划提供帮助。
想象一下，城市里的公园、街道，都是经过精心设计的，树木的位置、种类都得经过科学的分析。
没准，有一天，你走在公园里，抬头看见一棵棵高大、茂盛的树木，心里就会想：“这背后可有科学家们的努力啊。
” 。
这个数据集还可以跟机器学习结合，培养出聪明的算法。
你说，未来的科技会不会让一台电脑也变得像人一样，能够分辨出什么树是什么？那可真是科技的奇迹。
想想看，未来的学生在课堂上就能用这些技术来学习，变得更加有趣生动。
咱们的生态环境也在受到威胁，树木被砍伐、环境污染，这些都是咱们必须面对的问题。
叶子结构演示实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解叶片的基本结构及其组成。
2. 掌握观察叶片结构的方法和技巧。
3. 分析叶片各部分的结构特点及其功能。
二、实验原理叶片是植物进行光合作用的重要器官，其结构复杂而精细。
叶片主要由表皮、叶肉和叶脉三部分组成。
表皮具有保护作用，叶肉负责光合作用，叶脉则负责输送水分和养分。
三、实验材料与仪器1. 实验材料：新鲜的植物叶片（如树叶、菜叶等）、碘液、酒精、刀片、镊子、显微镜、载玻片、盖玻片、滴管等。
2. 实验仪器：酒精灯、加热器、剪刀、解剖镜、显微镜等。
四、实验步骤1. 准备工作：将新鲜的植物叶片洗净，用剪刀剪成适当大小，备用。
2. 观察叶片外表：用解剖镜观察叶片的外形、颜色、大小等特征。
3. 制作切片：将叶片放入酒精中浸泡一段时间，使其软化。
然后取出叶片，用刀片将其切成薄片，厚度约0.5毫米。
4. 水分固定：将切片放入水中浸泡一段时间，使叶片中的水分固定。
5. 碘液染色：将切片放入碘液中浸泡，使叶片的细胞结构更加清晰。
6. 观察切片：用显微镜观察切片，观察叶片的各部分结构。
7. 记录实验结果：记录叶片各部分的结构特点及其功能。
五、实验结果与分析1. 表皮：叶片的表皮位于最外层，具有保护作用。
表皮细胞呈扁平状，排列紧密，形成一层无色的保护层。
在显微镜下，表皮细胞呈不规则的多边形，细胞壁较厚，细胞质较少。
2. 叶肉：叶肉位于表皮下方，是叶片进行光合作用的主要场所。
叶肉细胞呈圆柱形，排列紧密。
在显微镜下，叶肉细胞呈绿色，表明含有大量的叶绿素。
叶肉可分为栅栏组织和海绵组织，栅栏组织细胞排列紧密，海绵组织细胞排列疏松。
3. 叶脉：叶脉是叶片内的维管束，负责输送水分和养分。
叶脉呈网状分布，由维管束、韧皮部和木质部组成。
在显微镜下，叶脉呈绿色，表明含有叶绿素。
叶脉的粗细、分布和形状各不相同，具有明显的个体差异。
六、实验结论1. 叶片的结构包括表皮、叶肉和叶脉三部分。
2. 表皮具有保护作用，叶肉负责光合作用，叶脉负责输送水分和养分。
叶(植物学)
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2. 叶的形态(xíngtài) 2.1 叶的大小和形状
叶的大小和形状因植物种类的不同而有很大差异。但对于
同一种植物而言则相对稳定，可以作为植物分类鉴别的依据 之一。
叶的形状主要是指叶片的形状。而叶尖leaf apex、叶 基leaf base、叶缘leaf margin和叶脉vein等也有一定的 形态特点，可以作为植物种类的识别指标。
复叶compound leaf：一个叶柄上生有两个或两个以上的 叶片，如：槐树和月季等，有三出复叶 ternately compound leaf、掌状复叶 palmately compound leaf、羽状复叶 pinnately compound leaf和单身复叶unifoliate compound leaf等类型。
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羽状复叶：含羞草，其叶柄上着生两个以上(yǐshàng)完全独立 的小叶片叫复叶。含羞草的复叶为偶数羽状复叶，而紫云英 的复叶为奇数羽状复叶。
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Pinnately compound leaves
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叶的形状
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叶尖的形状
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叶基的形状
渐 渐狭狭
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叶缘的类型
【完整word版】-大班数学优秀教案及教学反思《数叶片》
活动目标1理解单双数的实际意义，培养数数、统计和比较等应用数学的能力。
2观察树叶特征，用语言表达自己对树叶的认识。
活动准备1塑封好的树叶标本若干(陈列在两块展板上)、水笔人手一份。
现在父母都担心自家孩子独生一个，养成自私自利的心理，从而很注意培养孩子的分享意识。
可是，这个过程中，可能伤害了孩子幼小的心灵哦！以下行为将造成宝宝的心灵伤害：抢走宝贝手里的玩具当小宝贝之间因为玩具而起争端的时候，千万不要抢走一个宝贝的玩具交给另一个大声哭闹的宝贝。
妈咪的这种方式无异于在向宝贝传达某种错误的观念，它会让宝贝觉得只要哭闹就可以达到目的，只要动手去抢就可以解决问题，因此，这种方式产生的负面影响非常大。
强迫宝贝分享当妈咪将宝贝手中的玩具拿走给另外的小宝贝玩的时候，宝贝会有什么感受呢？假定你在办公室，老板突然过来抢过你的笔记本电脑并将它交给另外一个同事，你会对老板感激涕零，并且心甘情愿与你的同事分享吗？同样的道理，强迫小宝贝与小伙伴分享他的一切对宝贝来说也是一种伤害。
大的应该让着小的小宝贝总想向大一点的宝贝看齐。
比如姐姐在玩球，一旁的小弟弟一定也闹着要一个球。
不管姐姐手里拿着什么，哪怕小宝贝本来根本就不感兴趣的任何物品，他都会要求要有个同样的东西放在手里。
大多数的妈咪可能会告诫姐姐将手里的物品让给弟弟。
其实这是不公平的，如果这个小姐姐是个敏感的孩子，她会怀疑父母对她的爱，她的心会因此受到伤害。
而小宝贝在这样的宠爱中也学不会分享的技巧。
强迫宝贝轮流玩强迫宝贝轮流玩是父母教宝贝学习分享最常见的策略之一，但是，小宝贝们常常在别的宝贝刚刚把玩具拿到手的时候就急于将玩具夺回来。
对于3岁以下的宝贝来说，因为他还没有完全建立起时间的概念，因此轮流玩仍然不是有效地解决宝贝之间争端的好方法。
对于一个两三岁的儿童来说，东西没有你的、我的、我们的分法，只有我的，尤其是现在，家里只有一个孩子，好的东西就是该我的。
儿童这种拥有的概念是正常的，也是日后通往共享必经之路。
基于叶片特征的植物种类识别研究及识别系统实现
基于叶片特征的植物种类识别研究及识别系统实现篇一《叶片特征观察的奇妙之旅》话说有一次，我跟着几个喜欢捣鼓植物的朋友一起去郊外爬山。
那山上的植物啊，那叫一个五花八门，多得让人眼都花了。
我们走着走着，就瞧见一种叶子特别奇怪的植物。
它的叶子啊，形状就跟巴掌似的，不过这“巴掌”的边缘还长着细细的锯齿，摸上去有点糙糙的感觉。
颜色嘛，是那种浓绿浓绿的，透着股子生机勃勃的劲儿。
叶片上还有一些明显的叶脉，就像叶子里的小管道一样，一条主脉向四周分出好多细细的小脉络，感觉这些小脉络就是叶子的“血管”，在给叶子输送着养分呢。
当时我们就争论起来了，这到底是啥植物啊？有人猜是某种野生的果树，说不定上面还能结出好吃的果子呢；也有人觉得像是一种草药，说不定还有治病的功效。
大家各执一词，谁也说服不了谁。
后来，我灵机一动，想到之前看过的一些关于植物叶片特征的资料。
我就仔细地数了数这叶片的裂片，还观察了它的纹理走向。
又在附近找了找，看看有没有花或者果实啥的作为线索。
折腾了好一会儿，总算有了点眉目。
根据叶片的这些特征，再结合我那点模糊的记忆，发现它很可能是某一种常见的灌木。
这可把我得意坏了，像发现了新大陆一样。
从那以后啊，我就对植物的叶片特征越来越感兴趣了。
每次看到不认识的植物，我都会先瞧瞧它的叶子，看看形状、颜色、纹理啥的，就像在跟这些植物“聊天”，试图读懂它们的“语言”。
通过这一次次的观察和探索，我发现不同植物的叶片真是各有各的特点，有的光滑得像打了蜡，有的毛茸茸的像个小毛球。
这些独特的叶片特征就像是植物的“身份证”，只要我们细心观察，就能通过它们来识别植物的种类。
这也让我明白了，大自然就是一本永远也读不完的“书”，里面藏着好多有趣的秘密，等着我们去发现呢。
篇二《识别系统的“秘密武器”》有一回，我在自家的小院里摆弄那些花花草草。
院里的植物那是越来越多啦，有些我叫得上名字，有些却变得模模糊糊，不知道是啥玩意儿了。
我就想着，要是有个啥玩意儿能一下子就告诉我这些植物叫啥，那该多好啊。
《各种各样的叶作业设计方案》
《各种各样的叶》作业设计方案一、设计背景与目标本作业设计旨在帮助学生了解植物叶子的形态特征、功能和分类，培养学生观察、分析和归纳的能力，激发学生对植物的兴趣，增进学生对植物多样性的认识。
二、设计内容1. 学生自主收集各种植物叶子，包括树叶、草叶、水生植物叶等，至少收集10种不同植物的叶子。
2. 学生观察叶子的形态特征，包括叶片形状、叶缘、叶脉、叶柄等，并记录下来。
3. 学生分析叶子的功能，包括光合作用、蒸腾作用等，并写出自己的理解。
4. 学生根据叶子的形态特征和功能，对收集到的叶子进行分类，可以采用形状、大小、叶缘等特征进行分类。
5. 学生将收集到的叶子制作成叶片标本，用于展示和交流。
6. 学生撰写实验报告，包括叶子的形态特征、功能、分类方法等内容，并附上叶片标本的照片。
三、设计步骤1. 学生自主收集植物叶子，可以在校园、家庭附近或公园等地方进行采集。
2. 学生观察叶子的形态特征，记录下来并拍照。
3. 学生分析叶子的功能，写出自己的理解。
4. 学生根据叶子的形态特征和功能进行分类，制作分类表格。
5. 学生将叶子制作成叶片标本，用通明胶纸或胶水固定在纸板上，并标注植物的名称。
6. 学生撰写实验报告，包括观察结果、分析过程、分类方法等内容，并附上叶片标本的照片。
四、评判方式1. 叶子收集数量和种类：至少收集10种不同植物的叶子，种类丰富多样。
2. 叶子形态特征和功能分析：观察细致、记录准确，对叶子的形态特征和功能有深入理解。
3. 叶子分类准确性：分类方法合理，分类准确无误。
4. 叶片标本制作质量：叶片固定牢固，标注清晰准确。
5. 实验报告撰写规范性：结构完备、内容详实，语言清晰流畅。
五、拓展延伸1. 学生可以进一步了解植物叶子的适应性特征，探讨叶子形态和环境的干系。
2. 学生可以进行叶子的显微观察，观察叶片细胞结构和叶绿体等微观特征。
3. 学生可以设计实验，探究光照、水分等因素对叶子形态和功能的影响。
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大作业之树叶分割与识别 1x电信x班 xxx xxxx 一、总流程图
二、树叶分割 1. 树叶分割的流程图 2. 树叶分割的图像 3. 树叶分割的代码 %-------------------图片分割代码-函数leaf11.m------------------% function G = leaf11(x) %% x=imread(‘iPAD2_C22_EX01.JPG’); Ao=x; %读入图片 A=im2double(Ao); %精度转换 %-- figure(1),subplot(241);imshow(A),title('1：原图'); %显示原图片
Ar=A(:,:,1); Ag=A(:,:,2); Ab=A(:,:,3); Ar1=im2double(Ar); Ag1=im2double(Ag); Ab1=im2double(Ab); gamma=3; gg=1; B=gg.*A.^gamma; %幂率变换后的图（变暗），图像增强 %-- figure(1),subplot(242);imshow(B);title('2:对原图进行幂率变换'); %幂率变换
Cl=rgb2hsv(B); scale=0.5; Ck=Cl(:,:,1).*Cl(:,:,2); mm=Ck>max(max(Ck))*scale; for ii=1:3 Ao(:,:,ii)=Ao(:,:,ii).*uint8(mm); end Ci=double(mm); Cl(:,:,1)=Cl(:,:,1).*Ci; Cl(:,:,2)=Cl(:,:,2).*Ci; Cl(:,:,3)=Cl(:,:,3).*Ci; %-- figure(1);subplot(243);imshow(Cl,[]);title('3：对图2进行hsv分割'); %hsv分割
D=cat(3, Cl(:,:,1), Cl(:,:,2), Cl(:,:,3)); D2=imcomplement(D); D3=im2bw(D2); %-- figure(1);subplot(244);imshow(D3);title('4：对图3阈值分割'); %转换成二值图像
iro=Ar1.*D3; igo=Ag1.*D3; ibo=Ab1.*D3; E=cat(3,iro,igo,ibo); %-- figure(1),subplot(245);imshow(E);title('5：原图点乘图4'); %与原图点乘
lo=strel('disk',1); F=imerode(E,lo); %-- figure(1),subplot(246);imshow(F);title('6：对图5腐蚀操作'); %腐蚀操作
mo=0.5*(min(F(:))+max(F(:))); done=false; while ~done go=F>=mo; mn=0.5*(mean(F(go))+mean(F(~go))); done=abs(mo-mn)<0.1; mo=mn; end; G=im2bw(F,mo); %转换成二值图像 %-- figure(1),subplot(247);imshow(G);title('7：对图6阈值分割') %阈值分割 三、批量处理同类型树叶 1. 批量处理同类型树叶的图像
2. 批量处理同类型树叶的表格 序号 图片名称 面积 周长 致密性 矩形度 弧度 1 iPAD2_C22_EX01.JPG 77823.375 1733.343146 0.025902457 0.657881 0.325499878 2 iPAD2_C22_EX02.JPG 72883.375 1742.686292 0.023998829 0.686646207 0.301578175 3 iPAD2_C22_EX03.JPG 64193.25 1413.857864 0.032112777 0.728855848 0.403541054 4 iPAD2_C22_EX04.JPG 77996 1523.272078 0.033613781 0.681765338 0.422403231 5 iPAD2_C22_EX05.JPG 72188.875 1822.615224 0.021731029 0.65573791 0.273080161 6 iPAD2_C22_EX06.JPG 72890.625 1571.272078 0.029523571 0.688563325 0.371004137 7 iPAD2_C22_EX07.JPG 55353 1466.343146 0.025743639 0.658634968 0.323504109 8 iPAD2_C22_EX08.JPG 51610.375 1472.443651 0.023804532 0.634595404 0.299136571 9 iPAD2_C22_EX09.JPG 48048.625 1648.686292 0.017676851 0.705808582 0.222133866 10 iPAD2_C22_EX10.JPG 43011.125 1187.343146 0.030509023 0.686464584 0.383387693 11 iPAD2_C22_EX11.JPG 32347.625 1425.20101 0.015925393 0.555419385 0.20012439 12 iPAD2_C22_EX12.JPG 30279.625 1110.757359 0.024542121 0.634207963 0.308405389
3. 批量处理同类型树叶的代码 %-----------批量处理文件夹内图片------------% %-----------提取其序号、名称、面积、周长、致密性、矩形度、弧度-----------% close all clear clc file_path = 'D:\matlab2016a\bin\leaf\RGB\22. Primula vulgaris\'; % 图像文件夹路径，自行定义 img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.jpg')); %获取该文件夹中所有jpg格式的图像 img_num = length(img_path_list); %获取图像总数量 area=cell(img_num,7); %定义一个“图片数”行，5列的元胞数组 %用于存放“序号”、“图片名称”、“面积”、“周长”、“致密性”、“矩形度”、“弧度”。 for k = 1:img_num %逐一读取图像 image_name = img_path_list(k).name; % 图像名 m = imread(strcat(file_path,image_name)); [a,b,c,d,e,f,g]=size(m); m=leaf11(m); %分割叶子 BW=bwperim(m,8); %检测边缘跟踪，用于计算周长 %检测垂直方向连读的周长像素点 P1=0; P2=0; Ny=0; %记录垂直方向连续周长像素点的个数 for i=1:a for j=1:b if(BW(i,j)>0) P2=j; if ((P2-P1)==1) %判断是否为垂直方向连续的周长像素点 Ny=Ny+1; end P1=P2; end end end %检测水平方向连续的周长像素点 P1=0; P2=0; Nx=0; %记录水平方向连续周长像素点的个数 for j=1:b for i=1:a if (BW(i,j)>0) P2=i; if ((P2-P1)==1) %判断是否为水平方向连续的周长像素点 Nx=Nx+1; end P1=P2; end end SN=sum(sum(BW)); %计算周长像素点的总数 Nd=SN-Nx-Ny; %计算奇数码的链码数目 High=max(sum(m)); %计算目标的高度 Wideth=max(sum(m')); %图象m经矩阵转置后，计算宽度 %====形态特征值计算=== perimeter=sqrt(2)*Nd+Nx+Ny; %计算周长 Area=bwarea(m); %计算目标的面积 compactness=Area/perimeter/perimeter; %计算致密性 squareness=Area/(High*Wideth); %计算矩形度 radian=4*pi*Area/perimeter^2; %计算弧度 end
imwrite(m,['D:\matlab2016a\bin\leaf\RGB\22.Primulavulgaris\test22\',image_name]); %保存图片，~bw为矩阵取反，即反向 area{k,1}=k; %数组第一列：序号