由于網(wǎng)頁版一次只能單張圖像上傳處理，如果需要批量處理的話，就需要下載和安裝。

網(wǎng)頁的Documentation里面詳細(xì)介紹了安裝及應(yīng)用說明（https://leafnet.whu.edu.cn/doc）。提供了兩種安裝方式，由于第二種方式十分麻煩，選用第一種用conda來安裝。

先到官網(wǎng)下載miniconda（推薦），安裝好后可以找到conda自帶的命令提示符的框

如果在系統(tǒng)的命令提示符內(nèi)輸入conda會顯示找不到這個命令，添加路徑配置環(huán)境的話應(yīng)該也可以，不過直接點開conda帶的就好了。

按照網(wǎng)頁提示的命令復(fù)制粘貼就行

這里建議不要安裝gpu版本，一般電腦的cpu會高于要求但gpu不一定，以我的電腦為例，gpu雖然有4G，但是用leafnet運行的時候它檢測能自由使用的只有3.24G，運行時間長且識別效果會很差。

安裝好后開始使用。

安裝教程里面有激活環(huán)境這一步，每次打開anaconda的命令提示符后如果想要使用leafnet的命令都需要先輸入(? conda activate leafnet_env )激活環(huán)境，如果在（base）環(huán)境下是無法運行的。

如果沒用使用命令行的基礎(chǔ)可以使用窗口界面，輸入? leafnet-gui? 等一會就會自己彈出來

運行的時候會顯示未響應(yīng)，但實際上是在運算中的，耐心等待就好了，如果把窗口關(guān)閉就會終止運行。（第一作者大大說是因為沒有設(shè)置進(jìn)度條，安心等待就行了，是在算在）

結(jié)束時會有提示

如果想練習(xí)一下命令行的使用就按照網(wǎng)頁教程來就行。最簡單的命令至少包括輸入路徑（-i path）、輸出路徑（-o path）和輸出文件類型（-m），如果你的輸出指定的文件夾不是空的，會報錯無法運行。

可以改個名字，他會幫你以新名字自動生成空文件夾并將結(jié)果輸出到里面。

運行的時候中間會有很多WARNING，可以直接忽略，如果運行失敗的話跟這個沒有關(guān)系，出現(xiàn)error才會終止運行。

批量處理的話，將要處理的圖片放在一個文件夾里或壓縮包里，在輸入路徑后加-r或-z，如果-r|-z直接跟在-i后面則無法識別輸入的文件。

進(jìn)階的參數(shù)按需調(diào)整，具體參考網(wǎng)頁教程。

幾天的試驗下來基本上理解這個東西大概是咋運作的了，沒有猜錯的話是根據(jù)對比度來劃分邊界（感覺有點像PS里的魔棒工具選區(qū)了……），依照劃分區(qū)域的面積大小和形狀來判斷是否是真的細(xì)胞邊界并識別出表皮細(xì)胞與氣孔。因此背景色參數(shù)等如果輸入錯誤的話，就沒有辦法很好的劃分邊界，設(shè)定分辨率和細(xì)胞、氣孔的大小界限有利于判斷和識別。植物表皮細(xì)胞和氣孔的形狀各異，有時候表皮還會有腺毛等附屬物遮蔽，而該軟件對于這些情況的處理能力似乎比較有限，有些人眼都難以識別的氣孔軟件更會出現(xiàn)誤判的情況。該軟件提供了軟件學(xué)習(xí)的流程，但只能提高氣孔識別的能力，實際上提高效果如何有待探究，因而只能說這個軟件的適用范圍有限，還有著很大的提升空間。

下面舉個例子，這是一張表皮細(xì)胞分界不清楚，并且有葉表皮附屬物的電鏡照片，無論如何調(diào)整參數(shù)，識別效果都不是很好。

還行，能識別出來一個氣孔（多次運行都只能識別出來一個，識別的結(jié)果還不是同一個……）