matlab水果识别代码,基于matlab的水果图像识别源代码
引言“农业4.0”时代到来以来，“互联网”驱动的农业技术成为发展农业的有力支撑。在水果和蔬菜行业，农产品或农作物的质量通常由受过培训的人员人工评估。但是，人工分类会带来很多相关的限制。工人需要熟悉果蔬的很多特性，高强度的机械作业导致的失误在所难免。因此，分级技术的改进是提高农产品质量的关键。计算机视觉技术具有高效、非接触、抗干扰能力强等优点。它已广泛应用于许多领域，能够满足农产品快速无损检测的要求。果蔬分级效率的提高对产品质量的提高和农民的增产增收具有重要意义。1图像处理技术在果蔬分类领域的应用本文对基于计算机视觉技术的果蔬分类进行了对比调查，发现研究者大多使用一个或多个传感器或机器学习技术对农产品进行分类分级。然而，由于同一水果品种的形状、大小和颜色不同，果蔬的分类仍然面临着许多挑战。为了解决这些问题，研究人员进行了各种实验，其中结合机器学习技术对系统进行了显著的改进。传感器用于捕捉水果和蔬菜的特征，机器学习用于优化任务，以提高系统的整体性能。
2部分代码函数varargout=水果(vara gin)%水果MATLAB代码水果。无花果%水果本身创建一个新的水果或引发现有的%单例* .%% H=水果返回新水果的句柄或现有单身*的句柄% FRUIT(CALLBACK ，hObject，eventData，handles，)调用水果中名为回收的本地%函数。用给定的输入参数初始化m .%% FRUIT(Property ， Value ，)创建一个新的水果或提升%现有单例* .从左边开始，在调用水果_开瓶cn之前，属性值对%应用于图形用户界面.%无法识别的属性名或无效值使属性应用程序%停止。所有输入都通过变长度输入宗量传递给水果_开瓶cn .% % *请参见指南的"工具"菜单上的图像使用者界面选项。选择“桂只允许运行一个%实例(单例)”.%%另见：指南，GUIDATA，GUIHANDLES%编辑以上文本修改响应帮助果%上次修改由指南版本2.5 2015年5月7日11:37:32%开始初始化代码-不要编辑GUI _ Singleton=1；gui_State=struct(gui_Name ，mfilename，gui_Singleton ，gui_Singleton，gui_OpeningFcn ，@fruit_OpeningFcn，gui_OutputFcn ，@fruit_OutputFcn，gui_LayoutFcn ，[]，gui_Callback ，[])；如果NAR gin是char(vara rgin { 1 })GUI _ state。GUI _ Callback=str 2 func(vara rgin { 1 })；endif nargout[varargout { 1:nargout }]=GUI _ mainfcn(GUI _ State，vara rgin {:})；else gui_mainfcn(gui_State，vara rgin {:})；结束%结束初始化代码-不要编辑% -刚好在水果可见之前执行，function fruit _ opening fcn(ho object，eventdata，handles，varargin)%此函数没有输出参数，请参阅输出Fcn .% h对象句柄到图% eventdata保留-在矩阵实验室的未来版本中定义%句柄结构带有句柄和用户数据（请参见GUI数据)% vara gin命令行参数到水果(请参见瓦拉金酒)集合(handles.axes1， xtick ，[])；set(handles.axes1， ytick ，[])；set(handles.axes1， box ， on )；set(handles.axes2， xtick ，[])；set(handles.axes2， ytick ，[])；set(handles.axes2， box ， on )；%选择水果手柄。output=h对象；的默认命令行输出. Update handles structureguidata(h对象，handles)；%等待让水果等待用户响应（见ui sume)% ui wait(句柄。图1)；% -此函数的输出返回到命令行，function varargout=fruit _ output fcn(ho object，eventdata，handles) %用于返回输出参数的变长度输入宗量单元格数组（请参见VARARGOUT)；% h对象句柄到图% eventdata保留-在矩阵实验室的未来版本中定义%句柄结构带有句柄和用户数据（请参见GUIDATA)%从handles结构varargout { 1 }=handles。输出中获取默认命令行输出；% -在按钮1中的按钮按下时执行功能按钮1 _ Callback(ho对象，eventdata，handles)%按钮一的对象句柄（参见GCBO)% eventdata保留-在矩阵实验室的未来版本中定义%句柄带有句柄和用户数据的结构（参见GUIDATA)str=uigetfile({* .gif ；*.png“；”*.BMP“；”*.jpg}，读取图像);% str=handles . bi=im read(str)；轴(handles.axes1)%在axes1上作图imshow(一);手柄。a=I；GUI data(ho object，handles)% -在按钮2中的按钮按下时执行函数button 2 _ Callback(hObject，eventdata，handles)% hObject句柄到button 2(参见GCBO)% eventdata保留-在矩阵实验室的未来版本中定义%句柄结构，带有句柄和用户数据（参见GUI数据)img=句柄。a；R=img(:1)；%获取彩色图像的r值。G=img(:2)；%获取彩色图像的g值B=img(:3)；%获取彩色图像的b值。I2=RGB 2灰度(img)；%将图像灰度化%图，imshow(I2)，标题(灰度图像);BW=im2bw(I2，0.9)；%将图像二值化。
SE=strel(rectangle ，[40 30])；% 结构定义J2=伊莫彭(BW，SE)；轴(handles.axes2)%进行开运算去除噪声和平滑边界imshow(J2)；手柄。b=J2；GUI data(ho object，handles)% -在按钮3中的按钮按下时执行功能按钮3 _ Callback(hObject，eventdata，handles)%按钮3的对象句柄（参见GCBO)% eventdata保留-将在矩阵实验室的未来版本中定义%句柄具有句柄和用户数据的结构（参见GUI数据)J2=句柄。b；img=handles.aSE=strel(square ，3)；% 定义33腐蚀结构元素J=imerode(~J2，SE)；%对图像进行腐蚀操作BW2=(~ J2)-J；% 检测边缘%填充了已有的检测的连续形状边界B=未填充(BW2，”孔");%对图像填充孔洞B=bwmorph(B， remove )；%获得图像中区域边界。%将不同的图形进行分别标记，编号表示连接的图形对象的个数[标签，数量]=bw标签(B)；%进行标记对于I=1:num Area(I)=0；endLabel=imfill(Label， holes )；%填充打过标记的边界线中间围成的图形区域%计算各个图像的hsv色彩模型色彩模型颜色（色度)HSV=RGB 2 HSV(img)；%转换为hsv色彩模型色彩模型颜色模型。row，col]=size(标签);%统计填充后的图形中各块图形所含像素的个数的多少MeanHue=zeros(1，num)；%初始化对于I=1:num色调=0(面积(一)，1)；%初始化nPoint=0；%初始化for j=1 : row for k=1 : col if(Label(j，k)==I)n point=n point 1；%对于是连通区域中的点第1点.Hue(nPoint，1)=HSV(j，k，1)；%把hsv色彩模型色彩模型的值赋给顺化（越南城市)数组end end end Hue(:i)=sort(Hue(:1))；对于j=floor(nPoint * 0.1):floor(nPoint * 0.9)平均色调(I)=平均色调(I)色调(j，1)；%将单纯疱疹病毒（一)的值赋给平均色相(I)end平均色相(I)=平均色相(I)/(0.8 * n点)；%计算出平均的色度值结束百分比调用区域道具函数获得各个联通区域的属性值（中心点坐标，外接椭圆的长短轴长度，面积)。[L，num]=bw标签(BW2)；%重新进行区域标记。stats=regionprops(L， ALL )；%调用区域道具函数对于i=1:numlongth(i)=stats(i).主要长度%获得外接椭圆的长轴长度width(i)=stats(i).MinorAxisLength%获得外接椭圆的短轴长度在MATLAB%句柄结构的未来版本中，结束%d包含句柄和用户数据（参见GUIDATA)3仿真结果
编辑
编辑
编辑
4参考文献[1]朱峰。基于计算机视觉的果蔬识别技术研究[D].东南大学，2014。
博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。
5代码下载
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。