基于图像处理和机器学习的水浑浊度预测研究与系统实现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/JavaScr