能不能把这种发芽特别好的和没有发芽的种子（图中已标注）定义为活力强和活力弱的，用卷积神经网络训练之后，分类识别出来？具体思路如何做？

能不能把这种发芽特别好的和没有发芽的种子（图中已标注）定义为活力强和活力弱的，用卷积神经网络训练之后，分类识别出来？具体思路如何做？

首先是数据集构建，根据图像中的种子截取处每一个，然后分类到活力强、活力弱。

可以参考下官方的0~10手写数字识别，也是根据图片中的数据集——分类问题。
Python，OpenCV使用KNN来构建手写数字及字母识别OCR_程序媛一枚~的博客-CSDN博客 这篇博客将介绍如何借助OpenCV提供的手写数字及字母数据集，来构建训练KNN模型，以进行手写数字及字母的识别。并分别达到手写数字 91% 的精确度，字母93%的精确度。提升模型精确度的方法有1）增加训练数据集以及 2）增加错误的数据集； https://blog.csdn.net/qq_40985985/article/details/119419147