一、说明
这是国外某个学生团队尝试用机器学习方法对植物叶进行识别分类的实验。实验给出若干张植物叶图片，针对这些图片，对特征进行测量、提取、重组，最后用机器学习方法实现；该具备一定的参考价值。
现在是我们将图像处理学习应用于实际机器学习问题的时候了。对于这个博客，让我们解决一个涉及叶子的简单分类问题。作为小组作业，我们的团队得到了一个目录，其中包含来自各种植物的叶子图像。这些图像如下所示：
可以看出，在目录中可以找到 5 类叶子。因此，我们留下了这个机器学习问题：
我们可以使用传统的监督机器学习方法区分各种类别的叶子吗？
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二、特征提取
2.1 图像处理
您可能会问的第一个问题，我们将在分析中使用哪些功能？为了使机器学习发挥作用，我们需要检查每个叶子类别共有的特征，以便算法可以决定叶子与其他叶子的区别。深度学习的进步，特别是卷积神经网络（CNN），使我们能够提取大量特征，并在大多数时间获得高精度分数。但是，由于这是一个关于使用图像处文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-478078.html
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