一、项目简介
本系统基于MATLAB平台，利用卷积神经网络（CNN）与GUI界面，实现8种不同树叶叶片的自动图像识别。训练模块采用自定义CNN网络，输入层为227×227×3的RGB图像，包含4个卷积层（卷积核大小3×3和5×5，通道数从32→16→16→32）、批归一化层、ReLU激活层及最大池化层，最后经全连接层（输出8维）、Softmax层和分类层完成分类。数据集按8:2随机划分为训练集与测试集，采用SGDM优化器训练25轮，小批量大小20。GUI模块基于GUIDE设计，支持JPG图像选取、灰度化与二值化预处理、单张叶片识别（结果直接显示）及测试集总体准确率评估，界面直观，适用于植物学教学与智能农业等场景。
二、部分源码
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % 选取图像
global I
fn,pn,\~=uigetfile('*.jpg','请选择所要识别的图像');
I = imread(pn fn);
axes(handles.axes1);
imshow(I);
title('原始图像');
% --- Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % 进行识别
global I
load("CNNnet.mat");
y_pred = classify(CNNnet,I);
% disp(y_pred);
set(handles.edit1,'string',y_pred);
function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
% --- Executes on button press in pushbutton3.
function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % 显示整个测试集的结果
%% 加载数据
allImages = imageDatastore('dbx', ...
'IncludeSubfolders' ,true, ...
'LabelSource' , 'foldernames' );% 图像加载为图像数据存储
% 划分训练集(80%)和测试集(20%)
imgsTrain,imgsTest = splitEachLabel(allImages,0.8,'randomized');
load("CNNnet.mat");
y_pred = classify(CNNnet,imgsTest); % 使用训练好的网络测试
accuracy = mean(y_pred == imgsTest.Labels);% 计算准确率
set(handles.text2,'string','总体准确率: ',num2str(100\*accuracy),'%','FontSize',12)
function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function text1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% --- Executes during object deletion, before destroying properties.
function text5_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)
function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)
global I
Ig = rgb2gray(I);
axes(handles.axes2)
imshow(Ig);
title('灰度图像');
三、运行结果
四、总结
系统测试集总体准确率达88.87%，验证了自定义CNN在叶片分类中的有效性，能够有效提取叶片的形状、纹理和颜色等判别性特征。GUI界面友好，用户可直观查看原始图像、灰度图像和二值图像，便于理解预处理过程。不足在于网络结构较浅，对姿态变化和复杂背景的泛化能力有限；仅支持JPG格式；未显示各类别准确率，难以定位易误判类别；训练过程未引入数据增强。后续可通过迁移学习、数据增强、多格式支持及混淆矩阵可视化进一步提升性能与鲁棒性。
五、代码获取
接matlab程序定制和论文设计，方向如下：
图像处理｜语音识别｜图像识别｜目标检测｜深度学习｜神经网络｜强化学习｜机器学习｜通信系统｜信号处理｜时频分析｜小波降噪｜路径规划｜优化算法｜智能算法｜数据处理｜数学建模｜文献复现｜算法复现｜模型复现等
程序包运行成功，零基础的可以远程帮你运行，赠送安装包。
作为初学者，遇见不会的问题是非常正常的事情，具体代码仿真可通过主页 私信博主。