ZIPMATLAB水果草莓检测(完美运行，GUI界面) 1.6MB

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资源介绍:

在MATLAB中进行水果草莓检测，可以采用图像处理技术和机器学习算法来实现。 首先，可以使用图像处理技术来提取草莓的特征。可以尝试以下步骤： 1. 读取原始图像并将其转换为HSV颜色空间。HSV颜色空间可以更好地区分草莓的颜色。 2. 使用颜色阈值将图像转换为二值图像。可以通过调整阈值来选择草莓的颜色范围。 3. 对二值图像进行形态学操作，如腐蚀和膨胀，以去除噪声或填充空洞。 4. 使用区域标记算法找到图像中的草莓区域。可以使用连通组件分析或边界跟踪算法来实现。 5. 根据草莓区域的大小、形状或其他特征，可以进一步筛选出可能是草莓的区域。 接下来，可以使用机器学习算法来训练一个分类器来识别草莓。可以采用以下步骤： 1. 为了训练分类器，需要准备一组标记好的草莓图像和非草莓图像。可以从图像库中手动标记图像，或者使用现有的草莓图像数据库。 2. 提取草莓和非草莓图像的特征。可以使用颜色直方图、形状、纹理等特征。 3. 使用草莓和非草莓图像的特征作为输入，标记作为输出，来训练分类器。常用的分类器包括支持向量机、决策树、随机森林等。 4. 使用训练好的分类器来对新的图像进
clc %清空 clear all close all mainfc; ii=imread('测试图片.jpg');%读取图像 subplot(241),imshow(ii);title('原图');%显示 i=ii; [m,n,q]=size(i); for z=1:q %每个通道读取像素 for x=1:m %每个通道的每行读取像素 for y=1:n %每个通道的每列读取像素 if i(x,y,z)>70 %像素值大于70就认为不是草莓的颜色，变成黑色 i(x,y,z)=0; else i(x,y,z)=255; %否则变成白色，是草莓颜色 end end end end i=rgb2gray(i);%灰度图 subplot(242),imshow(i);title('灰度图'); tt=graythresh(i); i=im2bw(i,tt);%二值图 subplot(243),imshow(i);title('二值图');%显示 i= imfill(i,'hole');%填充洞洞 subplot(244),imshow(i);title('填洞');%显示 SE = strel('disk',8); i=imopen(i,SE); %分界线 subplot(245),imshow(i);title('开运算图');%显示 i= imclose(i,SE); subplot(246),imshow(i);title('闭运算图');%显示 SE = strel('disk',40); i=imopen(i,SE); %去除干扰 subplot(247),imshow(i);title('去除干扰');%显示 it=i; [B,L]=bwboundaries(it,'noholes'); stats=regionprops(L,'all'); [L,num] = bwlabel(it); %标记 subplot(248),imshow(ii);title('定位图');%显示 hold on for i=1:num z(i)=stats(i).MajorAxisLength/stats(i).MinorAxisLength; %s(i)=stats(i).Area; %b(i)=stats(i).Eccentricity; %disp(b(i)); if z(i)<3 rectangle('Position',[stats(i).BoundingBox],'EdgeColor','g'); end end
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