气孔分析工具stomata_quantifier的介绍与应用

资源摘要信息:"stomata_quantifier是一个基于Python开发的三步图像分析程序，旨在从明场图像中量化植物叶片气孔的直径。该程序不推荐使用，目前维护在bmicp（气孔定量仪）项目中。以下是该程序的核心功能和使用要求的详细说明。 1. HOG + SVM识别气孔坐标：该程序使用梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）特征配合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法，实现对植物叶片上气孔位置的识别。HOG是一种用于物体检测的特征描述符，它通过计算图像局部梯度的方向和大小来描述物体形状，而SVM是一种有效的分类方法，用于在特征空间中区分不同类别的样本。 2. CNN状态分类：使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）来对气孔的状态进行分类。CNN在图像识别和分类领域具有出色的表现，它能够通过训练学习到气孔的不同状态（如完全开启、部分开启、关闭等）的特征表示。 3. 响应于对象状态的气孔定量：程序能够根据气孔的状态（如开启状态的大小）进行定量分析，从而实现对气孔直径或面积的量化计算。 4. 许可证未确定：由于许可证尚未明确，当前版本的使用可能受到限制。 5. 计划发表相关研究文章：作者户田洋介（农业）博士计划撰写并提交一篇关于该程序的研究文章，进一步阐述其工作原理、功能和实验结果。 6. 联系作者获取信息：若用户需要更多详细信息，可以直接联系作者。 程序的开发环境要求包括： - Python版本需大于3 - 需要安装特定版本的库，例如matplotlib 1.5.1、numpy 1.11.2、scipy 0.18.1、scikit_image 0.12.3等 - 需要安装特定版本的TensorFlow（0.10.0rc0），这是Google开发的开源机器学习框架，用于进行深度学习 - 需要安装特定版本的OpenCV（cv2 1.0），这是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库 - 需要安装特定版本的dlib（19.1.0），这是一个包含机器学习算法的工具包，常用于面部识别等任务 - 需要安装Cython（0.1.2），这是一个优化了的静态编译器，用于Python语言 压缩包子文件的文件名称列表中包含了'stomata_quantifier-master'，这表明用户可以通过访问这个master分支来获取程序的源代码或使用最新的开发版本。 由于作者已经表明该程序不推荐使用，并且许可证问题尚未确定，潜在用户在使用该程序之前应谨慎考虑，并与作者联系以获取更多详情和可能的更新信息。同时，建议用户关注作者计划发表的研究文章，以获得该程序的完整理论和技术细节。"