如何利用Python实现一个基于机器视觉的害虫自动检测系统？请提供关键步骤和代码示例。

为了深入理解如何利用Python实现一个基于机器视觉的害虫自动检测系统，你可以参考这份资料：《Python机器视觉实现害虫种类及数量检测》。这份资源将为你提供从数据收集到系统实现的完整过程，是学习此项目的重要参考。

参考资源链接：[Python机器视觉实现害虫种类与数量检测](https://wenku.csdn.net/doc/8bzmxw9oyq?spm=1055.2569.3001.10343)

实现这样一个系统，你需要遵循以下关键步骤：

1. 数据收集：首先需要收集害虫的图像数据集，并为每张图像标注准确的害虫类别和数量。这些数据将用于训练和验证机器学习模型。

2. 图像预处理：使用Python的图像处理库，如OpenCV或Pillow，对收集到的图像进行预处理。常见的预处理步骤包括缩放、旋转、灰度化、滤波去噪等。

3. 特征提取：利用OpenCV等计算机视觉库提取图像特征。这些特征将用于训练分类器识别不同的害虫。

4. 模型训练：选择合适的机器学习算法或深度学习模型进行训练。卷积神经网络（CNN）是处理图像识别任务的常用模型。使用预处理后的图像数据集对模型进行训练。

5. 模型评估：通过交叉验证等方法评估模型的性能，确保模型在未知数据上的泛化能力。

6. 系统集成：将训练好的模型集成到一个完整的应用程序中。这包括设计用户界面、设置输入输出流程、确保系统的稳定性和可扩展性。

代码示例（部分）：

    import cv2
    import numpy as np
    # 图像预处理函数
    def preprocess_image(image_path):
        image = cv2.imread(image_path)
        image = cv2.resize(image, (256, 256))
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
        return image

    # 假设已经训练好了一个名为`pest_classifier`的模型
    # 害虫检测函数
    def detect_pest(image_path):
        processed_image = preprocess_image(image_path)
        prediction = pest_classifier.predict(processed_image)
        return prediction

    # 测试函数
    if __name__ == 

参考资源链接：[Python机器视觉实现害虫种类与数量检测](https://wenku.csdn.net/doc/8bzmxw9oyq?spm=1055.2569.3001.10343)