LeafDiag是一个基于Android的移动应用，它运用了计算机视觉和机器学习技术，通过svm的matlab应用代码实现对叶片的识别功能

svm的matlab应用代码LeafDiag 这是我的本科最后一年的项目。 LeafDiag是一个Android移动应用程序，可以使用一些计算机视觉和机器学习技术根据其叶片外观自动识别植物病害。 用户的目标人群是那些在一天中的任何时间都需要免费快速诊断常见叶病的人群。 EM和Otsu算法用于分割。 提取颜色直方图和田村的纹理特征。 分别建立了人工神经网络，支持向量机和随机森林学习模型。 针对不同的分割，特征提取和分类方法进行了实验和评估，以找到最有效的方法。 最高平均准确度为96.4％ 。 还开发了另一个桌面版本。 该应用程序主要使用Java和Matlab构建。 它被评为一流项目。 源代码可以是access。 可以访问该报告。