泰迪云课堂数据分析案例：基于水色图像的水质识别-当前视点

通过学习基于水色图像的水质识别数据分析案例可掌握图像切割、特征提取、模型构建和模型评价的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。 水产养殖的关键因素之一是水质，养殖水体生态系统的平衡状况可通过水质颜色体现而传统水质监控的关键是行家。本案例主要根据水质图片利用图像处理模型和分类算法实现水质的自动检测。

(资料图片仅供参考)

本案例主要分析目标如下：

（1) 分析不同水质样本的特征。

（2）实现对水质情况的自动分析。

技术点:

图像切割；颜色矩提取；决策树；混淆矩阵。

学习基于水色图像的水质识别案例建议前置课程包括：

Python编程基础

Python数据分析与应用

Python机器学习实战

基于水色图像的水质识别分析案例学习目录如下：

第1模块: 案例知识讲解

课时 1 : 1.案例背景与目标

课时 2 : 2.读取一张图片数据

课时 3 : 3.获取图片数据的像素值矩阵

课时 4 : 4.截取图像的有效区域

课时 5 : 5.水质图像特征-颜色矩

课时 6 : 6.三个颜色矩的Python实现

课时 7 : 7.如何进行批量化数据转换

课时 8 : 8.自定义函数获取指定路径中的所有图片名称

课时 9 : 9.处理所有图片数据

课时 10 : 10.数据处理代码整理

课时 11 : 11.模型构建与性能评估

第2模块: 案例教学讲解

课时 12 : 12 教学目标确认

课时 13 : 13.案例任务点拆解

课时 14 : 14.技能点梳理及串联

课时 15 : 15.重难点解析

课时 16 : 16.教学技巧分享

第3模块: 课程配套资料下载

课程配套数据、代码及PPT