机译:计算机视觉预测水稻叶片不健康区域的研究进展
Vels Institute of Science Technology and Advanced Studies Department of Computer Science and Engineering Chennai;
Crop disease; Computer vision; Segmentation; Feature extraction and classification;
机译:利用纹理特征检测植物叶的不健康区域并分类植物叶病
机译:评论[“计算机男孩接手:计算机,程序员和技术专长政治”(Ensmenger,N; 2020年;“性别代码:妇女为何离开计算领域”(Misa,T.J。; 2010年)的评论]]
机译:基于区域和边界/表面的计算机视觉和模式识别技术的融合,用于2-D和3-D MR脑皮层分割(第二部分):最新技术综述
机译:基于图像处理和遗传算法的植物叶片不良部位检测
机译:使用窄带叶反射率和立体测量结果,预测水培水稻和菠菜叶中的砷含量。
机译:识别和表征控制水稻叶片光合作用速率的4号和8号染色体上的基因组区域
机译:在计算机视觉系统中确定二进制图像的连接区域的方法的综述