- Tytuł:
-
Automatyzacja oceny objawów chorobowych septorioz zbóż z wykorzystaniem komputerowej analizy obrazu w języku programowania Python.
Automation of septoria disease image analysis using Python programming language. - Autorzy:
- Bartosiak, Sławomir
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/2199427.pdf
- Data publikacji:
- 2020-10-22
- Wydawca:
- Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
- Tematy:
-
Python
detekcja
septoriozy
liście
pszenica
pszenżyto
automation
septoria
leaves
wheat
triticale - Opis:
-
Ocena objawów chorobowych septorioz na liściach zbóż, opisywanie i tworzenie dokumentacji fotograficznej poszczególnych liści jest czasochłonnym i pracochłonnym zadaniem. W opracowaniu przedstawiona została automatyzacja oceny objawów chorobowych septorioz zbóż za pomocą aplikacji open-source stworzonych w języku Python. Oprogramowanie umożliwia automatyzację odczytywania nazw obiektów doświadczalnych oraz ocenę objawów chorobowych poszczególnych liści, dzięki czemu istnieje możliwość np. usuwania obserwacji odstających z analizy.
Septoria disease severity assessment is time consuming and laborious task. In this paper a computational detection of diseased and healthy leaf tissue using simple software developed in Python programming language was discussed. Software automate labels reading from digital images and facilitates septoria disease severity examination. Program extracts each leaf from input image, examine septoria severity and summarizes results, thus there is the possibility for outliers elimination, thereby minimizing experimental error. - Źródło:
-
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2020, 289; 31-35
0373-7837
2657-8913 - Pojawia się w:
- Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł