病虫害识别系统python代码

病虫害识别系统是一个基于Python的图像处理项目用于识别植物叶片上的病虫害。以下是一个简单的病虫害识别系统的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型和标签
model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('model.pb')
labels = ['healthy', 'disease', 'insect']

# 加载图像
image = cv2.imread('leaf.jpg')

# 图像预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(224, 224), mean=(104.0, 177.0, 123.0), swapRB=True, crop=False)

# 输入图像到模型中进行预测
model.setInput(blob)
output = model.forward()

# 获取预测结果
prediction = labels[np.argmax(output)]

# 显示结果
cv2.putText(image, prediction, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库来加载模型和图像，并进行图像预处理。模型使用了TensorFlow的.pb文件，可以根据实际情况替换为其他模型文件。预测结果通过argmax函数获取最大概率对应的标签，并在图像上进行显示。