基于Python深度学习计算图片中秧苗的缺苗率代码

以下是一个基于Python深度学习计算图片中秧苗缺苗率的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载深度学习模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 读取图片并进行预处理
img = cv2.imread('image.jpg')
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img / 255.0

# 使用模型进行预测
pred = model.predict(img)
pred = np.argmax(pred)

# 判断是否存在缺苗
if pred == 0:
    print('该图片中存在秧苗缺失')
else:
    print('该图片中不存在秧苗缺失')

需要注意的是，这个代码示例仅仅是一个简单的演示，实际情况下需要根据具体的数据集和模型进行相应的调整和优化。

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基于Python深度学习PyTorch计算图片中秧苗的缺苗率代码

以下是一个基于Python深度学习PyTorch计算图片中秧苗缺苗率的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import torch

# 加载深度学习模型
model = torch.load('model.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 读取图片并进行预处理
img = cv2.imread('image.jpg')
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img / 255.0
img = torch.Tensor(img)

# 使用模型进行预测
with torch.no_grad():
    pred = model(img)
pred = torch.argmax(pred)

# 判断是否存在缺苗
if pred == 0:
    print('该图片中存在秧苗缺失')
else:
    print('该图片中不存在秧苗缺失')

同样需要注意的是，这个代码示例仅仅是一个简单的演示，实际情况下需要根据具体的数据集和模型进行相应的调整和优化。

Python基于YOLOv5计算图片中秧苗缺苗率代码

由于涉及到数据集和模型的训练，这个过程比较复杂，需要一定的时间和经验。不过，我可以给你提供一些思路和参考代码，希望能够帮到你。

1. 首先，你需要准备一个秧苗的数据集，并使用YOLOv5进行训练，得到一个检测秧苗的模型。这个过程可以参考YOLOv5官方文档。

2. 然后，你需要编写一个Python脚本，用于对图片进行目标检测，并计算秧苗的缺苗率。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# 加载YOLOv5模型
weights = 'path/to/weights.pt'
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = attempt_load(weights, map_location=device)

# 设置参数
conf_thres = 0.5
iou_thres = 0.5

# 加载图片
img_path = 'path/to/image.jpg'
img = cv2.imread(img_path)

# 进行目标检测
results = model(img)

# 进行非最大值抑制
results = non_max_suppression(results, conf_thres, iou_thres)

# 统计秧苗数量
num_seedlings = len(results)

# 计算秧苗密度
img_size = img.shape[0] * img.shape[1]
seedling_density = num_seedlings / img_size

# 计算秧苗缺苗率
plant_density = 10 # 假设种植密度为10株/m2
missing_rate = 1 - seedling_density / plant_density

print('秧苗数量：', num_seedlings)
print('秧苗密度：', seedling_density)
print('缺苗率：', missing_rate)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要考虑很多因素，比如图片预处理、秧苗的位置和大小等。另外，这个算法的准确性也需要进行实际测试和验证。