不限样本类型，植物、动物或任何物品均可
不限尺度，支持整株、种子、花、果实等
不限硬件，支持各类成像设备，如手机、相机等
随时随地，一键分析，极简体验
适用多尺度组织和器
官，如整株、种子、叶
片、花、果实等
适用各类大田作物
和园艺作物
无需人工辅助修正，用
户只需点击界面上两个
按钮即可
如数码相机、手机、扫
描仪等
| 序号 | 参数 | 详情介绍 |
|---|---|---|
| 1 | 适用设备 | 适用多种成像设备，支持类型不少于5种主流类型，包括但不限于扫描仪、数码相机、手机、工业相机、单反相机等 |
| 2 | 适用范围 | 适用多尺度组织和器官，支持类型不少于5种主流尺度，包括不限于种子、叶片、花、果实、整株等 |
| 3 | 系统功能 |
涵盖表型提取、模型预测、可视化绘图三大功能，支持个性化指标的升级扩展，支持海量图像批量分析，支 持根据电脑配置自动调节占用的CPU核数速度 |
| 4 | 操作方式 | 傻瓜式操作界面，用户只需点击界面上两个按钮即可进行分析 |
| 5 | 选择方式 | 支持两种文件选择方式，支持选择文件夹，支持海量图像批量分析，当选择文件夹时支持用户前后翻阅查看 |
| 6 | 界面设置 | 自定义界面，支持用户拖拽工具栏，按照使用偏好可放置上、下、左、右四个区域 |
| 7 | 图像格式 | 支持所有主流图像格式，包括不限于JPG、PNG、Tif等 |
| 8 | 提取指标 | 表型提取功能涵盖三大类型(颜色、纹理、形态)，可提取指标不少于57个，包括不限于R、G、B、H、S、V、L、a、b、dissimilarity、energy、correlation、ASM、entropy、长、宽、面积、周长、圆度、紧凑度等 |
9 |
模型预测 | 支持经典机器学习模型和深度学习模型两大类型，其中支持的经典机器学习模型覆盖所有joblib保存的模型，包括不限于SVM、Random Forest、Decision Tree、KNN、GBDT、AdaBoost、BPNN、Naïve Bayes、Logistic Regresion等，支持的深度学习覆盖所有keras保存的模型，包括不限于VGG、ResNet、DenseNet、EfficientNet、NasNet、Xception、MobileNet等；支持客户上传标记文件，自动评估模型准确度 |
| 10 | 可视化 | 可视化绘图，支持分析图表自动化存储，并可描出目标轮廓方便用户查看识别精度，以及自动标记目标编号方便用户查看表格数据 |
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