本发明公开了一种香蕉叶片叶斑病检测方法，包括建立并初始化叶斑病预测模型；建立数据库；利用训练病变图像完成对叶斑病预测模型的训练操作；采集香蕉叶片的图像；对初始图像进行背景去除操作，得到待测图像；利用分水岭算法将待测图像中的香蕉叶片的病变区域提取出来；将待测病变图像输入到叶斑病预测模型中，叶斑病预测模型输出其病变结果。本技术方案通过大量现存的训练病变图像完成对叶斑病预测模型的训练操作，之后从需要检测的香蕉叶片中通过图像处理方法得到待测病变图像，最后将待测病变图像输入到完成训练后的叶斑病预测模型中，叶斑病预测模型输出待测病变图像的病变结果，判断准确率高，无需浪费大量时间和人力成本，检测结果及时。