计算机视觉技术在农业领域的应用正变得越来越广泛，它为提高农业生产效率、降低成本、增加产量和利润提供了多种解决方案。从杂草检测、作物病害处理到无人机自动喷洒和自动驾驶拖拉机，机器视觉和图像处理技术在农业中的应用是无限的。本文将介绍六个最佳的开源数据集，用于计算机视觉和图像处理，以优化农业生产力。
除了这些精选的农业数据集外，Roboflow Universe上还有数千个免费的数据集可供使用。这些数据集涵盖了从对象检测到跟踪等多个领域，为农业自动化提供了强大的支持。例如，杂草计算机视觉项目是一个包含3.7K训练、359验证和180个花园杂草图像的数据集，可以使用YOLOR进行对象检测，以在复杂背景和环境中检测杂草。这个数据集可以训练一个机器视觉算法，能够检测特定的植物，通过自动化除草过程或使用精准农业减少化肥使用，从而降低劳动力成本并最大化产量。
苹果分类计算机视觉项目是一个数据集，包含253个训练、103个验证和5个测试图像的苹果。该数据集可用于从损坏的苹果中筛选出商店质量的苹果。数据集具有平衡的类别集，即苹果（2152类）和损坏的苹果（708类）。该数据集可以训练一个对象检测模型，能够仅对高质量的苹果产品进行排序，并将有缺陷的苹果产品筛选出来，用于质量检查系统。它还可以计算苹果产品的总数，并将它们分级为优质、二级、削皮器、剔除等。
家禽检测和跟踪计算机视觉项目是一个包含128个训练、38个验证和19个测试图像的家禽数据集。该数据集可用于训练一个对象检测模型，能够识别家禽并执行家禽的跟踪。该模型还可用于实时检测和跟踪产蛋母鸡的活动，并计算家禽数量，为它们分配自识别号码。
蜜蜂检测模型是一个包含4.3K训练、176验证和122测试图像的数据集，类别包括蜜蜂、雄蜂、花粉蜂和蜂后。该数据集最初是为了实时统计进入蜂巢的蜜蜂而收集的，但后来扩展到统计和检测雄蜂、蜂后和花粉蜂。该数据集还可用于将蜂巢入口的行为与天气、温度、环境等进行关联。
空中羊群计算机视觉项目是一个包含3.6K训练、350验证和174测试图像的羊群数据集。该数据集包含无人机拍摄的图像，其中包含羊群的实例。值得一提的是，该数据集中的羊群不区分性别或品种。它还可用于计数羊群、跟踪庭院中的羊群以及在图像中检测羊群。
植物病害检测计算机视觉项目是一个包含2.9K训练、1.4K验证和1.2K测试图像的数据集，涵盖了植物中常见的各种病害类别。该项目可用于训练一个模型，该模型可以对植物或作物中的病害和害虫进行分类。该模型可以帮助减少对作物的手动监测，并通过检测病害来提高植物的产量。共有5494张图像对每张图像进行了预处理。