Comparison of LoG (Laplacian of Gaussians) and DoG (Difference of Gaussians) Algorithms in the Measurement of the Nerve Quality Level of Gotu Gotu Leaves
Notice bibliographique
Résumé
Gotu gotu leaves (Centella asiatica) are herbal plants with high pharmacological benefits thanks to the content of active compounds such as asiaticoside, madecassoside, and asiatic acid. The pharmacological quality of these leaves is greatly influenced by the condition of their neural networks. This study aims to compare two popular edge detection algorithms, namely Laplacian of Gaussian (LoG) and Difference of Gaussian (DoG), in measuring the level of nerve quality of the leaves of the peg. The method used is Python-based digital image processing with OpenCV, using primary data in the form of gotu tu leaf images in JPEG, PNG, and JPG formats. The results showed that the DoG algorithm was more efficient in computational time and was able to produce sharper leaf neural images, while LoG excelled at detecting the main line but tended to generate over-detection. Thus, the DoG is more suitable for the implementation of an automated system for assessing the quality of gotu gotu leaves in agriculture and pharmaceuticals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».