iOS应用：叶片识别技术实现校园观赏植物自动识别

"基于iOS系统的观赏植物识别.pdf" 这篇论文详细阐述了一种基于iOS系统的观赏植物识别应用程序的开发过程。为了方便公众识别校园内的观赏植物，研究人员设计了一个利用叶片特征进行识别的APP。此应用的核心技术包括图像处理和机器学习算法。 首先，系统采用SQLite数据库作为本地数据存储，存储着各种叶片的特征数据以及与植物相关的文化信息。SQLite是一个轻量级的数据库，适合在移动设备上使用，能有效管理大量植物属性信息。 在识别过程中，用户通过iPhone拍照获取植物叶片的图像。接着，图像经过预处理，转化为灰度图，以便后续处理。然后，论文提到采用了OTSU（大津法）二值化算法来分割叶片区域，这是一种自适应阈值分割方法，能够自动确定最佳分割点，有效地分离出叶片部分。 之后，提取出叶片的多种特征，包括颜色、形状和纹理等10种特征。这些特征是植物识别的关键，它们反映了植物的生物学特性，对于区分不同种类的植物至关重要。支持向量机（SVM）被选为分类器，SVM是一种强大的监督学习模型，尤其在小样本数据集上表现优秀，能有效处理高维特征空间。 识别完成后，APP会在iPhone屏幕上展示识别结果，包括匹配的植物图片和文字描述。实验结果显示，对于选定的8种实验观赏植物，平均识别率达到了92%，平均识别时间仅为2.6秒，证明了该系统的高效性和准确性。 这个系统不仅为公众提供了一种快速、便捷的植物识别工具，而且对提升校园内观赏植物的科学和人文价值具有积极意义。通过这样的技术，人们可以更深入地了解和欣赏校园环境中的植物，促进了科学知识的普及和生态文化的传播。 关键词：植物学；信息处理；iOS；叶片；特征提取；图像识别 中图分类号：S718.4 文献标志码：A 文章编号：2095-0756（2018）05-0900-08 该研究展示了移动设备如何利用先进的计算机视觉和机器学习技术，解决实际生活中的问题，为未来的植物识别应用提供了参考。同时，它也强调了科技在教育和环境保护领域的潜力，鼓励更多人参与到自然环境的观察和学习中去。