基于叶片外形特征的植物识别研究

提出了一种基于植物叶片形状特征的方法对叶片进行识别,首先对叶片进行预处理,其中包括滤波和阈值分割,然后提取叶片的相对特征参数,得到了8个特征参数。使用BP神经网络对现有的几种叶片进行分类,选择隐含层数、调节学习效率、动量因子等参数。在VC 6.0环境下循环计算、调整权值、阈值,最终识别成功,并达到了87.5%的平均识别率。