In diesem Buch wird ein fortschrittlicher Ansatz zur automatischen markerbasierten morphologischen Bildsegmentierung, Klassifizierung und Krankheitserkennung bei kranken Tomatenpflanzen mit Hilfe der SVM-Klassifizierung (Support Vector Machine) untersucht. Es wird erl utert, wie die morphologische Verarbeitung die Genauigkeit der Bildsegmentierung verbessert und eine pr zise Identifizierung kranker Regionen in Tomatenpflanzen erm glicht. Das Buch behandelt auch Techniken zur Merkmalsextraktion, Klassifizierungsmethoden und die Wirksamkeit von SVM bei der Unterscheidung zwischen gesunden und kranken Pflanzenbereichen. Dieses Werk ist besonders n tzlich f r Forscher, Agronomen und Computer-Vision-Experten, die sich mit Pr zisionslandwirtschaft und der Diagnose von Pflanzenkrankheiten mithilfe von Deep Learning und maschinellen Lernverfahren besch ftigen.
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