番茄叶片病毒识别代码

番茄叶片病毒感染的代码识别通常是基于计算机视觉和机器学习的技术，特别是深度学习。这种代码可能会包括以下几个步骤：

1. **数据预处理**：收集大量的番茄叶片图像，标记出健康和感染的样本。这一步可能包括图像清洗、裁剪以及标准化。

import cv2
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集并预处理
images, labels = load_dataset()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2)

2. **特征提取**：通过卷积神经网络（CNN）模型提取图像特征，如ResNet、VGG16或自定义架构。

from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input

# 使用预训练的ResNet50提取特征
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)
features_train = extract_features(X_train, base_model)
features_test = extract_features(X_test, base_model)

3. **模型训练**：构建分类器，如支持向量机（SVM）、随机森林或深度学习模型（如Keras的Sequential或Functional API），用提取的特征训练它。

from keras.models import Model
from keras.layers import Dense

# 创建一个新的全连接层，并加上训练过程
model = create_classifier(features_train, y_train)
model.fit(features_train, y_train, validation_data=(features_test, y_test))

4. **预测与评估**：对新的番茄叶片图像应用模型进行预测，并评估其性能（比如准确率、召回率等）。

predictions = model.predict(features_test)
evaluate_model(predictions, y_test)