基于K 邻近朴素贝叶斯LinearSVM机器视觉的害虫种类及数量检测程序代码+数据集

项目介绍：要求：数目检测和昆虫种类识别

设计旨在针对农业产区内对害虫识别的需求，设计出一套基于机器视觉的害虫识别系统，功能包括种类识别和数量检测。该系统包括：一台能够在野外进行实时诱捕昆虫和昆虫图像采集的设备，一款能在个人PC上进行昆虫图像处理和种类鉴别的识别软件，和一个用来保存昆虫图像采集时间、地点、周围环境信息和判断结果的数据库。

摄像头 Frame 中检测虫体数目，并在界面中显示标出学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量提取特征量并进行保存按照神经网络方法搭建训练模型搭建了线性 SVM 分类训练器将特征提取和 UI 界面建立连接，实现拍照和预测判断一体机器学习训练算法（参考 Python 机器学习）LogisticRegressionSGDClassfier 还没有尝试LinearSVM朴素贝叶斯(文本分类，不用)K 邻近（分类）决策树，不用集成模型，不用文件介绍用户界面MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner 设计的主界面文件MainWindow.py----------------------PyUIC 转换而成的主界面程序运行逻辑VideoMainWin