Tomatoes_leaves_disease

بما إنك شغال بيدك في الـ Computer Vision وبرمجة الـ AI، فالمشروع ده (Tomato Leaves Disease) تحديداً "تريند" جداً ومطلوب في قطاع الـ Smart Farming. عشان ترفعه في معرض أعمالك بوصف "يخطف" العميل ويبين إنك فاهم تفاصيل الـ Deep Learning، استخدم الصيغة دي: عنوان المشروع: نظام التشخيص الذكي لأمراض أوراق الطماطم باستخدام رؤية الحاسوب (Computer Vision) وصف المشروع: مشروع متكامل يعتمد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) للكشف التلقائي عن الأمراض التي تصيب محصول الطماطم من خلال تحليل صور الأوراق. النظام قادر على التعرف على أنواع متعددة من الإصابات (مثل اللفحة المبكرة، اللفحة المتأخرة، التبقع، وغيرها) والتمييز بينها وبين الأوراق السليمة بدقة متناهية. المواصفات التقنية (Technical Stack): لغة البرمجة: Python. الإطارات البرمجية: TensorFlow / Keras لتدريب الشبكات العصبية. المعالجة الرقمية للصور: استخدام مكتبة OpenCV لعمل Preprocessing (تعديل الألوان، إزالة الضجيج، وتوحيد الأبعاد). المعمارية المستخدمة: قمت بتطوير نموذج CNN (Convolutional Neural Network) مخصص، أو استخدام Transfer Learning (مثل MobileNetV2) لضمان خفة حجم النموذج وسرعة الاستجابة. خطوات العمل (Workflow): معالجة البيانات (Data Preprocessing): تحويل الصور لـ RGB وتطبيق تقنية الـ Data Augmentation (دوران، عكس، وتكبير) لزيادة قوة الموديل في التعرف على الصور مهما كانت زاوية التصوير. التدريب (Model Training): تدريب الموديل على قاعدة بيانات ضخمة مقسمة لـ (Training, Validation, Testing). تحسين الأداء (Fine-tuning): استخدام تقنيات مثل Early Stopping و Dropout لمنع حدوث (Overfitting) وضمان دقة عالية على الصور الجديدة. التقييم (Evaluation): استخراج مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) لحساب الـ Precision و Recall لكل مرض على حدة. النتائج المحققة: تحقيق دقة (Accuracy) تصل إلى [اكتب النسبة، مثلاً 96%]. القدرة على تصنيف [حدد عدد الأمراض، مثلاً 10 أنواع] من أمراض الطماطم. تسليم كود برمجي نظيف وموثق بالتعليقات (Clean Code) مع ملف الموديل المدرب (.h5).