可用于植物图像识别的开源工具和库

PlantCLEF Dataset and Challenge: 虽然不是一个工具，但PlantCLEF提供了大量的植物图像数据集，这对于训练和测试植物识别模型非常有用。它与ImageCLEF一起，是一个国际性的植物分类挑战赛，参赛者可以使用其数据集来开发和比较植物识别算法。

TensorFlow / TensorFlow Lite: Google的开源机器学习库TensorFlow广泛应用于图像识别任务，包括植物识别。开发者可以利用TensorFlow来构建和训练自己的深度学习模型，TensorFlow Lite则适用于移动和嵌入式设备上的高效推理。

PyTorch: 类似于TensorFlow，PyTorch也是一个强大的深度学习框架，以其灵活性和易用性受到许多研究者的喜爱。使用PyTorch可以开发和训练复杂的卷积神经网络(CNN)模型，适用于植物图像识别。

Keras: Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow或其他后端上运行。它简化了模型的创建过程，对于初学者来说是个不错的选择，可以快速搭建植物图像识别的原型。

OpenCV: 开源计算机视觉库OpenCV包含了许多用于图像处理和计算机视觉的基本函数，可以用于预处理图像，提取特征，虽然它本身不直接提供深度学习模型，但常与深度学习框架结合使用，用于植物图像的初步处理和特征提取。

DeepPlantParen: 虽然不是持续更新的项目，DeepPlantParen是一个基于深度学习的植物叶片识别系统，它利用CNN来识别叶片的属种，代码曾公开在GitHub上，可作为研究和学习的起点。

PlantNet API: PlantNet虽然主要作为一个应用程序存在，但它也提供了API接口，允许开发者集成其植物识别服务到自己的应用中。虽然API本身不是完全开源的，但了解其工作原理和技术文档有助于构建类似的解决方案。