1.摘要
本文实现了一个基于图像处理的水浑浊度预测系统。首先，通过Python的图像处理库读取图片并截取有效区域，然后将图片数据划分为RGB三个颜色通道，并转换为像素值矩阵。接着，自定义函数计算三个颜色通道的一阶、二阶和三阶颜色矩，作为图像特征。为了批量处理图像，还自定义了函数获取指定路径中的所有图片名称，并计算它们的颜色矩特征，保存为数组。这些特征数据集用于训练机器学习模型，包括人工神经网络（ANN）、线性回归和K-最近邻（K-NN）等，以预测水的浑浊度。最后，使用Flask框架、HTML/CSS/JavaScript等技术实现了一个基于Web的系统界面，用户可以通过上传水体图像进行浑浊度预测。该系统为水质监测提供了一种新的、便捷的方法。
2.基于图像处理的水浑浊度实现步骤
1.1 读取一张图片数据并用Python查看图片，截取图像的有效区域
目的：从数据源中读取图像，并确定哪些部分是图像的有效内容（即，去除边框、文字等非目标区域）。实现：使用Python的图像处理库（如PIL、OpenCV）读取图像。
显示图像以手动确定有效区域，或者使用图像处理技术（如边缘检测、阈值分割）自动确定。
使用切片操作截取有效区域。
1.2 将图片数据划分为RGB三个颜色通道，分别将三个颜色通道的图片数据转换为像素值矩阵
目的：将图像分解为红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色通道，以便单独分析每个通道的信息。实现：使用图像处理库的功能分离RGB通道。
将每个通道的图像数据转换为二维或三维的像素值矩阵，其中每个元素代表对应位置的像素值。
1.3 了解水质图像特征-颜色矩，自定义计算三阶颜色矩的函数
目的：颜色矩是一种描述图像颜色分布的特征，它基于图像的颜色直方图计算低阶矩（如均值、方差、偏斜度）。这些特征对于区分不同浑浊度的水图像可能是有用的。实现：研究颜色矩的理论基础，特别是如何计算一阶（均值）、二阶（方差）、三阶（偏斜度）颜色矩。
编写函数来计算每个颜色通道的颜色矩。
1.4 计算三个颜色通道的一阶颜色矩、二阶颜色矩和三阶颜色矩
目的：实际计算每张图像每个颜色通道的颜色矩特征。实现：对每个颜色通道应用之前定义的函数。存储每个颜色通道的颜色矩结果。
1.5 自定义函数正确获取指定路径中的所有图片名称
目的：为了批量处理图像，需要能够列出指定文件夹中的所有图像文件名。实现：使用Python的文件系统操作函数（如os.listdir()）列出文件夹中的文件。过滤出图像文件（根据文件扩展名，如.jpg, .png）。
1.6 自定义函数，用循环语句计算所有图片的颜色矩和获取图片标签，分别保存为数组
目的：对指定文件夹中的所有图像重复前面的步骤，计算它们的颜色矩特征，并可能获取与每张图像相关联的标签（如浑浊度等级）。实现：编写一个函数，该函数接受图像文件夹的路径和标签信息（如果可用）。使用循环遍历所有图像文件。对每张图像执行前面的步骤（读取、截取、分离通道、计算颜色矩）。将每张图像的颜色矩特征和标签（如果有）保存到数组中。这些数组随后可以用于机器学习模型的训练和测试。
完成上述步骤后，将拥有一个特征数据集，可以用于训练机器学习模型来预测水的浑浊度。
3.利用数据集进行训练预测模型
提取出的数据集如下：
浊度单位：NTU
1.数据准备：
使用pandas库读取ntumodel.csv文件。
从数据集中提取特征（如最大灰度值、最小灰度值、平均灰度值等）作为输入（X），并将"ntu"列作为目标输出（y）。
使用train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集，测试集大小为33%。
2.模型训练与评估 ：
人工神经网络（ANN）：
使用Normalizer对数据进行归一化处理。
创建一个多层感知器回归器（MLPRegressor），具有5个隐藏层，每层分别有512、256、128、64、32个神经元。
使用训练数据拟合模型，并预测训练集和测试集的输出。
计算并打印训练集和测试集的均方根误差（RMSE）等。
还可以使用线性回归模型（LinearRegression）、K-最近邻（K-NN）：
使用pickle库将训练好的模型（ANN、线性回归、K-NN）保存为.pkl文件，以便将来使用。
4.系统实现
使用刚刚训练好的**.pkl文件实现一个可以基于上传图像进行水浑浊度预测的系统。**
该系统是一个基于Web的图像处理平台，专门用于评估水的浑浊度。用户可以通过上传一张包含水体图像的照片，系统将对这张照片进行处理，并基于图像的多种特征来预测和显示水的浑浊程度。使用到的技术如下：
前端技术：HTML/CSS/JavaScript、Jinja2模板引擎。
后端技术：Flask框架、Python编程语言
图像处理技术：OpenCV库、PIL/Pillow库
机器学习技术：Scikit-learn库、预训练的机器学习模型
Web技术：HTTP协议、WSGI（Web Server Gateway Interface
实现的系统界面如下所示：
上传一张水的图像进行预测：
代码下载链接：