用Java写农产品智能分类

以下是一个简单的农产品智能分类Java程序示例，使用了OpenCV和Weka库：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron;
import weka.core.Attribute;
import weka.core.DenseInstance;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;

public class CropClassifier {
    public static void main(String[] args) {
        // 加载OpenCV库
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 加载数据集
        Instances dataset = loadDataset("dataset.arff");

        // 训练模型
        Classifier model = trainModel(dataset);

        // 加载测试图片并进行预测
        Mat image = Imgcodecs.imread("test.jpg");
        Mat processedImage = preprocessImage(image);
        Instance instance = createInstance(processedImage);
        double prediction = predict(model, instance);

        // 输出预测结果
        System.out.println("Prediction: " + dataset.classAttribute().value((int) prediction));
    }

    // 加载数据集
    private static Instances loadDataset(String filename) {
        try {
            Instances dataset = new Instances(new FileInputStream(filename));
            dataset.setClassIndex(dataset.numAttributes() - 1);
            return dataset;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    // 训练模型
    private static Classifier trainModel(Instances dataset) {
        try {
            MultilayerPerceptron model = new MultilayerPerceptron();
            model.buildClassifier(dataset);
            return model;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    // 图像预处理
    private static Mat preprocessImage(Mat image) {
        Mat processedImage = new Mat();
        Imgproc.resize(image, processedImage, new Size(64, 64));
        Imgproc.cvtColor(processedImage, processedImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        Imgproc.GaussianBlur(processedImage, processedImage, new Size(3, 3), 0);
        Core.divide(processedImage, new Scalar(255), processedImage);
        return processedImage;
    }

    // 创建测试实例
    private static Instance createInstance(Mat image) {
        ArrayList<Attribute> attributes = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < image.total(); i++) {
            attributes.add(new Attribute("pixel" + i));
        }
        attributes.add(new Attribute("class", new ArrayList<String>() {{
            add("crop1");
            add("crop2");
            add("crop3");
        }}));
        Instances dataset = new Instances("test", attributes, 1);
        dataset.setClassIndex(dataset.numAttributes() - 1);
        double[] values = new double[dataset.numAttributes()];
        for (int i = 0; i < image.total(); i++) {
            values[i] = image.get(i / image.cols(), i % image.cols())[0];
        }
        Instance instance = new DenseInstance(1.0, values);
        instance.setDataset(dataset);
        return instance;
    }

    // 进行预测
    private static double predict(Classifier model, Instance instance) {
        try {
            return model.classifyInstance(instance);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return -1;
        }
    }
}

以上示例中，`loadDataset()`函数用于加载数据集，`trainModel()`函数用于训练模型，`preprocessImage()`函数用于图像预处理，`createInstance()`函数用于创建测试实例，`predict()`函数用于进行预测。在示例中，我们使用了多层感知机（Multilayer Perceptron）作为分类器，将图像预处理后的像素作为特征，将农产品种类作为类别。在实际应用中，可以根据需要选择更加复杂的模型和特征。