Ta ksi??ka bada zaawansowane podej?cie do automatycznej, opartej na markerach morfologicznych segmentacji obrazu, klasyfikacji i wykrywania chorób u chorych ro?lin pomidora przy u?yciu klasyfikacji za pomoc? maszyny wektorów no?nych (SVM). Zagl?bia si? w sposób, w jaki przetwarzanie morfologiczne zwi?ksza dokladno?c segmentacji obrazu, umo?liwiaj?c precyzyjn? identyfikacj? chorych obszarów w ro?linach pomidora. W ksi??ce omówiono równie? techniki ekstrakcji cech, metody klasyfikacji i skuteczno?c SVM w rozró?nianiu zdrowych i chorych obszarów ro?lin. Praca ta jest szczególnie przydatna dla naukowców, agronomów i ekspertów od wizji komputerowej pracuj?cych nad precyzyjnym rolnictwem i diagnostyk? chorób ro?lin przy u?yciu technik gl?bokiego uczenia si? i uczenia maszynowego.