基于MATLAB的米粒识别
matlab 模式识别案例
matlab 模式识别案例一、介绍模式识别是一种通过学习样本数据集合中的规律，从而对未知数据进行分类或预测的技术。
在实际应用中，模式识别广泛应用于图像识别、语音识别、生物信息学等领域。
而MATLAB作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的工具包和函数用于模式识别的实现。
本文将介绍十个基于MATLAB的模式识别案例。
二、案例一：手写数字识别手写数字识别是模式识别中的经典问题之一。
利用MATLAB的图像处理工具箱，可以实现对手写数字图像的分割、特征提取和分类。
通过对训练集的学习，建立一个分类器，然后用测试集进行验证，即可实现对手写数字的识别。
三、案例二：人脸识别人脸识别是模式识别中的重要应用之一。
利用MATLAB的人脸识别工具箱，可以实现对人脸图像的特征提取和分类。
通过对训练集的学习，建立一个人脸模型，然后用测试集进行验证，即可实现对人脸的识别。
四、案例三：语音识别语音识别是模式识别中的重要应用之一。
利用MATLAB的语音处理工具箱，可以实现对语音信号的特征提取和分类。
通过对训练集的学习，建立一个语音模型，然后用测试集进行验证，即可实现对语音的识别。
五、案例四：信号识别信号识别是模式识别中的重要应用之一。
利用MATLAB的信号处理工具箱，可以实现对信号的特征提取和分类。
通过对训练集的学习，建立一个信号模型，然后用测试集进行验证，即可实现对信号的识别。
六、案例五：文本分类文本分类是模式识别中的重要应用之一。
利用MATLAB的自然语言处理工具箱，可以实现对文本的特征提取和分类。
通过对训练集的学习，建立一个文本模型，然后用测试集进行验证，即可实现对文本的分类。
七、案例六：图像分割图像分割是模式识别中的重要问题之一。
利用MATLAB的图像处理工具箱，可以实现对图像的分割。
通过对图像的像素进行聚类，将图像划分为不同的区域，从而实现图像分割。
八、案例七：异常检测异常检测是模式识别中的重要问题之一。
利用MATLAB的统计工具箱，可以实现对数据的异常检测。
MATLAB中的物体检测与识别技术解析
MATLAB中的物体检测与识别技术解析引言物体检测与识别技术在计算机视觉和人工智能领域具有重要意义。
借助于高级算法和强大的计算能力，MATLAB（Matrix Laboratory）为研究者们提供了一个强大的工具，可以实现物体检测与识别的各种功能。
本文将详细解析MATLAB中的物体检测与识别技术，包括图像预处理、特征提取、分类器的构建等方面。
1. 图像预处理图像预处理是物体检测与识别的首要步骤。
它可以帮助我们消除图像中的噪声、增强图像的对比度、调整图像的亮度等，为后续的特征提取和分类器构建提供高质量的输入。
MATLAB提供了丰富的图像处理函数和工具箱，比如imread、imresize、imadjust等，可以灵活地对图像进行预处理。
在物体检测与识别中，常用的预处理方法有图像平滑、图像锐化、图像二值化等。
平滑操作可以减少图像中的噪声，使得后续的特征提取更加稳定；而锐化操作可以提高图像的边缘信息，有助于检测物体的轮廓；二值化操作可以将图像转换为黑白两色，为物体的分割和形状特征的提取提供了基础。
2. 特征提取特征提取是物体检测与识别技术中的关键环节。
通过提取图像中的关键特征，我们可以将物体从背景中准确地分割出来，并根据这些特征来判断物体的类别。
在MATLAB中，特征提取可以通过很多的方法来实现，比如局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）、方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）等。
这些方法可以从图像中提取出局部纹理特征、边缘特征等信息。
对于物体检测与识别中的特定任务，我们还可以使用深度学习技术进行特征提取。
MATLAB提供了深度学习工具箱，可以使用预训练的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来提取图像中的高级特征。
这些预训练的网络模型，如AlexNet、VGGNet、ResNet等，已经在大量的图像识别比赛中取得了优异的成绩。
基于matlab的数米粒算法（注释多）
基于matlab的数米粒算法（注释多）clear;close all;I = imread('rice.png');[width,height] = size(I);J = edge(I,'canny');%figure,imshow(J);K = imfill(J,'holes');%figure,imshow(K);SE = strel('disk',3);%用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象%对图像实现开运算，开运算一般能平滑图像的轮廓，消弱狭窄的部分，去掉细的突出。
L = imopen(K,SE);figure,imshow(L);L = uint8(L);%把L由logic类型转化为uint8类型for i = 1:heightfor j = 1:widthif L(i,j) == 1L(i,j) = 255;%把白色像素点像素值赋值为255endendendMAXSIZE = 999999;Q = zeros(MAXSIZE,2);%用数组模拟队列,存储像素点坐标front = 1;%指明队头的位置rear = 1;%指明队尾的下一个位置；front=rear表示队空flag = 0;%米粒的标号for i = 1:heightfor j = 1:widthif L(i,j) == 255%白色像素点入队列if front == rear%队列空，找到新米粒，米粒标号加一flag = flag+1;endL(i,j) = flag;%给白色像素赋值为米粒的标号Q(rear,1) = i;Q(rear,2) = j;rear = rear+1;%队尾后移while front ~= rear%队头出队temp_i = Q(front,1);temp_j = Q(front,2);front = front + 1;%把队头位置像素点8连通邻域中未作标记的白色像素点入队,并加上米粒标号%左上角的像素点if L(temp_i - 1,temp_j - 1) == 255L(temp_i - 1,temp_j - 1) = flag;Q(rear,1) = temp_i - 1;Q(rear,2) = temp_j - 1;rear = rear + 1;end%正上方的像素点if L(temp_i - 1,temp_j) == 255L(temp_i - 1,temp_j) = flag;Q(rear,1) = temp_i - 1;Q(rear,2) = temp_j;rear = rear + 1;end%右上方的像素点if L(temp_i - 1,temp_j + 1) == 255 L(temp_i - 1,temp_j + 1) = flag;Q(rear,1) = temp_i - 1;Q(rear,2) = temp_j + 1;rear = rear + 1;end%正左方的像素点if L(temp_i,temp_j - 1) == 255L(temp_i,temp_j - 1) = flag;Q(rear,1) = temp_i;Q(rear,2) = temp_j- 1;rear = rear + 1;end%正右方的像素点if L(temp_i,temp_j + 1) == 255L(temp_i,temp_j + 1) = flag;Q(rear,1) = temp_i;Q(rear,2) = temp_j + 1;rear = rear + 1;end%左下方的像素点if L(temp_i + 1,temp_j - 1) == 255 L(temp_i + 1,temp_j - 1) = flag;Q(rear,1) = temp_i + 1;Q(rear,2) = temp_j - 1;rear = rear + 1;end%正下方的像素点if L(temp_i + 1,temp_j) == 255L(temp_i + 1,temp_j) = flag;Q(rear,1) = temp_i + 1;Q(rear,2) = temp_j;rear = rear + 1;end%右下方的像素点if L(temp_i + 1,temp_j + 1) == 255L(temp_i + 1,temp_j + 1) = flag;Q(rear,1) = temp_i + 1;Q(rear,2) = temp_j + 1;rear = rear + 1;endendendendendfigure,imshow(L);RiceNumber = flag;%记录米粒的总个数disp('米粒的总个数:')RiceNumberRiceArea = zeros(1,RiceNumber);%记录各米粒的大小for i = 1:heightfor j = 1:widthif L(i,j) ~= 0RiceArea(L(i,j)) = RiceArea(L(i,j)) + 1;endendenddisp('各米粒的大小(按照从上往下，从左往右的顺序)：') RiceArea。
基于 Matlab 图像处理的谷物颗粒计数方法研究
基于 Matlab 图像处理的谷物颗粒计数方法研究摘要:针对目前谷物人工计数和光电计数方法存在的不足,提出了一种基于Matlab图像识别和处理技术的谷物计数方法,并用实例验证了其可靠性。
该方法减轻了操作者劳动强度,弥补了人视觉的不足之处,提高了效率及准确率,为今后进一步研究奠定了必要的理论与实践基础,对完善“精细农业”具有重要意义。
1引言谷物作为主要粮食和饲料作物 ,在农业生产中占有重要地位。
提高谷物产量和质量的主要方法是选育出优质品种 , 而在选育品种过程中 , 对种子的计数是不可缺少的内容。
目前 ,种子的计数方法通常采用人工计数 ,或半自动的光电计数器 , 很显然传统的计数方法存在着效率低、准确性不高等缺点。
利用计算机图像识别和处理技术实现考种过程中的计数 ,为谷物粒群的识别、精选、分级等的进一步研究奠定必要的理论与实践基础 , 并为育种工作提供一种高效、快捷的谷物计数新技术。
2 谷物图像的获取常用的图像采集方法有摄像机采集、扫描仪扫描及数码相机拍摄等方法。
本文采用像素不低于 500万的数码相机直接获得种子群的数码图像 ,该方法具有操作简单、图像清晰度较高、移动性强等优点。
3基于 M atlab的谷物图像处理3. 1 谷物图像的读入Matlab中图像的读入可用函数imread 读入 ,其支持的图像文件格式有 : BMP, GIF, TIFF, JPEG (JPG) ,HDF, PCX, XWD , PNG, ICO 等 , 对于一般数码像机生成的 JPG图像具有很好的支持。
3. 2 谷物图像的处理3. 2. 1 图像的灰度化处理用数码相机获取的图像为真彩色BMP 或JPG格式 ,真彩图像是既含亮度信息又含色彩信息的图像 ,一幅 m ×n 大小的真彩图像要由m ×n ×3 元素类型为字节的矩阵表示 ,而灰度图像是只含亮度信息不含色彩信息的图像 ,一副灰度图像可以由 m ×n 矩阵来表示。
matlab高斯法求颗粒位置
Matlab是一种强大的数学计算工具，常用于科学计算、工程领域。
在颗粒位置检测中，高斯法是一种常用的方法。
本文将介绍如何使用Matlab编写高斯法求解颗粒位置的程序。
二、原理高斯法是一种数学方法，用于解决非线性最小二乘问题。
在颗粒位置检测中，我们可以利用高斯法通过拟合颗粒的像素值分布来确定颗粒的位置。
具体步骤如下：1. 颗粒像素值分布的建模我们需要将颗粒的像素值分布建模为一个二维高斯分布。
假设颗粒的像素值分布服从二维高斯分布，即：P(x, y) = A * exp(-(x-x0)^2/2*σx^2 - (y-y0)^2/2*σy^2)其中，(x0, y0)为颗粒的位置坐标，(σx, σy)为颗粒的像素值分布的标准差，A为归一化系数。
2. 构建目标函数接下来，我们需要构建一个目标函数，用于描述观测像素值与建模像素值之间的差异。
目标函数为：F(x0, y0, σx, σy) = Σ(P_observed - P_model)^2其中，P_observed为观测像素值，P_model为建模像素值，并且对所有像素点进行累加求和。
我们可以利用最小二乘法对目标函数进行优化，求解得到颗粒的位置坐标和像素值分布的标准差。
三、Matlab实现在Matlab中，我们可以通过以下步骤实现高斯法求解颗粒位置的程序：1. 导入数据我们需要导入颗粒的图像数据，可以使用Matlab内置的imread函数进行导入。
2. 像素值分布建模利用已导入的图像数据，我们可以通过统计方法来建模颗粒的像素值分布，得到颗粒像素值分布的均值和标准差。
3. 构建目标函数根据建模的像素值分布，我们可以构建目标函数并求解得到颗粒的位置坐标和标准差。
4. 结果显示我们可以将求解得到的颗粒位置标记在原始图像上，并显示出来，以便于分析和验证结果的准确性。
以上就是使用Matlab实现高斯法求解颗粒位置的简要步骤。
值得注意的是，实际应用中可能需要考虑颗粒的形状、颜色等因素，并对模型进行适当的调整。
基于 MATLAB 的玉米果穗颗粒统计方法
基于 MATLAB 的玉米果穗颗粒统计方法
梁文东;蒋益敏
【期刊名称】《江苏农业科学》
【年(卷),期】2015(000)002
【摘要】颗粒统计与自动识别检测在现代农业中发挥关键作用，玉米果穗品质好坏与颗粒多少呈正相关。
计算机技术特别是图像技术在玉米果穗中的应用多样化趋势明显，采用图像分割技术对玉米果穗进行颗粒统计能实现快速对玉米特征进行识别。
由于玉米果穗颗粒之间往往存在粘连现象，采用传统分水岭分割方法对玉米果穗进行分割就会导致不能对粘连区域实现良好分割。
而改进的分水岭分割算法，引入扩展极大值变换，既能避免过分割现象，又能实现对粘连区域的正确分割，本研究利用MATLAB对玉米果穗图像进行转换、灰度化、滤波降噪、区域增强等一系列处理后，采用改进的分水岭分割算法，准确实现玉米果穗颗粒统计。
【总页数】3页(P406-408)
【作者】梁文东;蒋益敏
【作者单位】广西农业职业技术学院广西南宁 530007;广西农业职业技术学院广西南宁 530007
【正文语种】中文
【中图分类】S126
【相关文献】
1.基于Matlab与Spss的统计方法与统计思维研究 [J], 李晶;付天舒;汝秀梅;王秋菊;马秀华
2.基于MATLAB的玉米果穗图像轮廓提取 [J], 梁文东
3.基于matlab的岩石表面裂纹统计方法 [J], 简文星;余锦风;任佳;熊亚萍
4.基于颗粒聚合体的玉米果穗建模方法 [J], 于亚军;周海玲;付宏;吴玄辰;于建群
5.基于颗粒识别分析系统的碎屑流堆积物颗粒识别和统计方法研究 [J], 陈达;许强;郑光;彭双麒;王卓;何攀
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MATLAB的米粒识别
数字图像采集与处理大作业题目：基于MATLAB的米粒识别技术实验目的及意义针对目前大米人工计数方法存在的不足，提出了一种基于MATLAB图像识别和处理技术的大米计数方法，该方法减轻了操作者劳动强度，弥补了人视觉的不足之处，提高了效率和准确率，为今后进一步研究奠定了必要的理论与实践基础，对完善“精细农业”具有重要意义。
此程序消除简单图片中亮度不一致的背景，并使用阈值将修改后的图像转换为二值图像，使用成员标记返回图像中对象个数以及统计特性。
一、实验原理这里以米粒图片(rice.jpg)为例，把图片中的背景颜色亮度调整到相同，二值化后清楚的显示出白黑的位置，较准确的计算出图像中研究对象的个数并标记，最后进行系统统计，通过直方图显示出统计结果。
1、使用阈值将修改后的图像转换为二值图像：图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度值为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于在对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。
为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。
所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
在MATLAB中将图像转换为二值图像，主要运用im2bw函数，涉及到一个灰度门槛的数值。
对于灰度图像bw=im2bw(I,level); level默认是0.5，level一般使用graythresh函数来计算。
一种基于Matlab的谷物颗粒计数方法
摘要 ： 针对 目前谷物颗粒计数方法存在的不足， 提出了一种新的基于 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ 的谷物颗粒计数方法， 利用原有最
终腐蚀算法， 先计算出没有 重叠 区域 的颗粒数， 然后选用面积 ４ 作为 区域特征参数， 对最终腐蚀之后 面积依然大
关 键词 ： 颗粒计数； 粘连； 图像处理
中图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４
文献标 志 码 ： Ａ
文 章编 号 ： １ ０ ０ ８ — ７ ５ １ ６ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ５ — ０ ０ ６ ５ — ０ ５
Ａ ｇ ｒ ａ ｉ ｎ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｃ ｏ ｕ ｎｔ ｉ ｎｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ
ｚ ＨＡ ０ Ｘ ｉ ｎ ， Ｊ Ｉ Ａ Ｘ ｉ ａ ｏ ｊ ｉ ａ ｎ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｈｅ ｎ ａ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，
ｇ ｒ ａ ｉ ｎ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｗ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗ ｉ ｔ ｈ ｏ ｕ ｔ ｏ ｖ ｅ ｒ ｌ ａ ｐ ｕ ｓ ｅ ｕ ｌ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｅ Ｃ Ｏ ｌ Ｔ Ｏ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ， Ｔ ｈ ｅ ｎ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ Ａ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ， ｂ ｒ ｅ ａ ｋ ｕ ｐ ｔ ｈ ｅ ａ ｒ ｅ ａ ｓ ｗｈ ｉ ｃ ｈ Ａ 一 ４≤ ≤Ａ ＋ ４ ， ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ａ ｒ ｅ ａ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｄ ｉ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ． Ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ａ ｒ ｅ ａ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｗａ ｓ ａ ｄ ｄ ｅ ｄ ｂ ｙ ａ ｄ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｗｏ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｓ ． Ｉ ｎ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ７ ． ０ ， Ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｗ ａ ｓ ｖ ｅ ｒ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ ｂ ｙ ａ ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｅ ｘ ｐ ｅ ｉｍｅ ｒ ｎ ｔ ｓ ． Ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｉ ｅ ｓ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｄ ｂ ｙ ｐ ａ ｔｉ ｒ ｃ ｌ ｅ ｓ ｉ ｚ ｅ ａ ｄ ｈ ｅ ｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｍｏ ｎ
基于MATLAB的钨矿石粒度在线检测系统设计
基于MATLAB的钨矿石粒度在线检测系统设计一、引言钨是一种重要的金属材料，广泛应用于电子、化工、机械等领域。
钨矿石的粒度对其后续加工和利用起着至关重要的作用。
传统的钨矿石粒度检测需要在实验室中进行样品采集和分析，耗时耗力。
为了提高检测的效率和准确性，本文设计了一套基于MATLAB的钨矿石粒度在线检测系统。
二、系统设计1.硬件系统硬件系统由图像采集设备、光源和电脑组成。
图像采集设备采用工业相机，能够高效地获取矿石的图像信息；光源采用LED光源，能够提供足够的光照强度；电脑用于图像处理和分析。
2.软件系统软件系统采用MATLAB平台进行开发。
主要包括图像采集、图像处理和粒度分析三个模块。
（1）图像采集模块图像采集模块通过连接相机设备，实时获取矿石的图像信息，并保存为数字图像。
（2）图像处理模块图像处理模块对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪和边缘检测等操作。
通过这些操作，能够使图像更加清晰，方便后续的粒度分析。
（3）粒度分析模块粒度分析模块是整个系统的核心。
本系统采用基于图像处理技术的粒度分析方法，通过对已知大小的标准颗粒进行标定，建立与颗粒大小的关系，然后通过对采集到的矿石图像进行分析，得出其粒度大小。
三、实验验证为验证系统的可行性和准确性，进行了一系列实验。
首先，利用不同大小的标准颗粒进行标定，得到颗粒大小和像素值的关系；然后，通过对采集到的钨矿石图像进行处理和分析，得出其粒度大小。
实验结果表明，系统能够准确地检测到钨矿石的粒度大小，且具有较高的准确性和稳定性。
四、结论本文设计了一套基于MATLAB的钨矿石粒度在线检测系统，实现了对钨矿石粒度的快速、准确检测。
系统具有操作简便、效率高的特点，对于提高钨矿石生产过程中的质量控制和效率提升具有重要意义。
未来可以进一步完善系统性能，推广应用于实际生产中。
基于Matlab图像处理的谷物颗粒计数方法研究
基于Matlab图像处理的谷物颗粒计数方法研究
贾鹏;李永奎;赵萍
【期刊名称】《农机化研究》
【年(卷),期】2009(31)1
【摘要】针对目前谷物人工计数和光电计数方法存在的不足,提出了一种基于Matlab图像识别和处理技术的谷物计数方法,并用实例验证了其可靠性.该方法减轻了操作者劳动强度,弥补了人视觉的不足之处,提高了效率及准确率,为今后进一步研究奠定了必要的理论与实践基础,对完善"精细农业"具有重要意义.
【总页数】3页(P152-153,156)
【作者】贾鹏;李永奎;赵萍
【作者单位】沈阳农业大学,工程学院,沈阳,110161;沈阳农业大学,工程学院,沈阳,110161;沈阳农业大学,工程学院,沈阳,110161
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于HALCON图像处理的粘连零件颗粒计数方法研究 [J], 黄明鑫;杨龙兴;庄立东;梁栋
2.一种基于Matlab的谷物颗粒计数方法 [J], 赵欣;贾晓剑
3.一种基于Matlab的谷物颗粒计数方法 [J], 赵欣;贾晓剑;
4.基于MATLAB图像处理的药片计数方法研究 [J], 曹妍;陈伟
5.基于MATLAB图像处理的大豆颗粒检测方法研究 [J], 李琼;姚遥;杨青春;舒文涛;李金花;张保亮;张东辉;耿臻
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
MATLAB在智慧农业与精准作物种植中的图像识别与决策支持应用探索
MATLAB在智慧农业与精准作物种植中的图像识别与决策支持应用探索随着科技的进步和农业的发展，智慧农业和精准作物种植成为当今农业领域的热门话题。
在这个领域中，图像识别和决策支持技术是至关重要的一环。
本文将探索MATLAB在智慧农业与精准作物种植中图像识别与决策支持应用的可能性和优势。
一、智慧农业与精准作物种植简介智慧农业是指通过运用传感技术、自动控制技术、大数据技术等先进技术手段，实现农业生产的智能化、自动化、数字化。
而精准作物种植则是指根据植物的生长需求和环境条件，精确调控水、肥、光等生长因素，提高作物产量和质量。
二、图像识别技术在智慧农业中的应用图像识别技术是指通过计算机处理图像信息，判断图像中的内容以及所表达的意义。
在智慧农业中，图像识别技术可以应用于无人机、机器人等农业设备中，进行土壤植被监测、病虫害检测、作物生长状态判断等工作。
以土壤植被监测为例，通过使用无人机搭载的高分辨率摄像头，可以对农田进行多光谱图像的拍摄。
然后，利用MATLAB中的图像处理工具箱，对拍摄到的图像进行分析，提取出图像中的植被信息。
进一步结合地理信息系统（GIS）数据，可以得出土壤质量、植被覆盖度等指标，为农民提供土壤肥力评估和施肥建议。
三、决策支持技术在精准作物种植中的应用决策支持技术是指通过分析和处理农田环境、气象数据等多种数据，为决策者提供科学、准确的决策建议。
在精准作物种植中，决策支持技术可以通过分析气象数据、土壤数据以及作物生长数据等，为农民提供精确的作物种植建议。
以农田灌溉为例，通过使用无线传感器网络采集土壤湿度、温度等数据，并结合气象数据和作物生长数据，可以实时监测农田的湿度状况。
然后，利用MATLAB中的数据分析与建模工具箱，对采集到的数据进行分析和处理，得到灌溉水量的最佳设定值。
农民可以根据这些设定值进行精确的农田灌溉，节约水资源的同时保持作物的正常生长。
四、MATLAB在智慧农业与精准作物种植中的优势MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在智慧农业与精准作物种植中具有很多优势。
基于MATLAB的煤粒图像识别
基于MATLAB的煤粒图像识别作者：乔陆陈静来源：《软件导刊》2015年第09期摘要：为了提高煤炭企业对煤粒几何尺寸、颜色、形状等特征的分析能力，提出了基于MATLAB的煤粒图像识别系统。
系统对煤粒图像进行有效分析，取出图像相关特征向量输入到神经网络中，通过BP神经网络对煤粒的密度级别进行预测。
测试结果表明，该方法精确度高，可以大大提高选煤效率，具有广阔的应用空间。
关键词关键词：MATLAB；BP神经网络；煤粒图像识别DOIDOI：10.11907/rjdk.151706中图分类号：TP317.4文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2015）0090172020 引言随着煤炭企业信息化建设和图像处理技术的快速发展，可以通过计算机代替人类视觉，这样不但能准确分析出煤粒的几何尺寸、颜色、形状，还能大大提高选煤效率[ 1 ]。
MATLAB（matrix&laboratory），意为矩阵工厂（矩阵实验室），是由美国Mathworks公司发布的面向科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境[ 2 ]。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及进行有效数值计算提供一种全面的解决方案，在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式。
目前，在算法开发、数据可视化系统构建等技术中， MATLAB应用广泛。
此软件最大的优点是图形处理系统很先进，非常适合应用在计算语言和交互式环境中，不但能很好实现向量和矩阵图形化显示[ 3 ]，还能对图像进行添加标注和打印处理。
本文提出了一种基于MATLAB的煤粒图像识别方法。
1 煤粒图像识别系统设计1.1 硬件设计基于MATLAB的煤粒图像识别系统主要由4部分构成，分别为工控计算机、照明系统、封闭箱体和数码相机[ 4 ]。
封闭箱体主要用来存放煤粒；照明系统主要是提高封闭箱体内的亮度，更便于观察；数码相机的作用是获得煤粒图像，同时通过数据线把图像信息传输到工控计算机中；工控计算机对煤粒图像进行分析和识别[ 5 ]。
Matlab技术在物体识别中的应用
Matlab技术在物体识别中的应用引言近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，物体识别技术已经成为计算机科学领域的一个热门研究方向。
其中，Matlab作为一种功能强大的科学计算和数据分析软件，被广泛应用于物体识别算法的实现和优化中。
本文将探讨Matlab技术在物体识别中的应用，介绍一些基本的物体识别算法，并分析它们在实际应用中的效果和局限性。
一、图像预处理图像预处理是物体识别的第一步，它的目标是将原始图像转换为能够更好地提取特征的形式。
Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地实现图像的滤波、边缘检测、亮度调整等操作。
其中，最常用的滤波算法之一是高斯滤波，它可以有效地去除图像中的噪声。
此外，边缘检测算法如Canny和Sobel算子也被广泛应用于物体识别。
二、特征提取特征提取是物体识别的核心环节，它的目标是从预处理后的图像中提取出能够代表物体的特征向量。
常用的特征提取方法有颜色直方图、纹理特征、形状描述子等。
在Matlab中，可以利用图像处理工具箱和机器学习工具箱实现这些算法。
例如，颜色直方图可以通过计算图像中每个像素的RGB值分布得到，而纹理特征可以通过计算图像的灰度共生矩阵得到。
三、物体识别算法物体识别算法可以分为两大类：基于模板匹配的算法和基于学习的算法。
模板匹配算法是一种简单但有效的物体识别方法，它通过将识别模板与待识别图像进行比对，寻找最匹配的位置。
在Matlab中，可以利用相关性匹配函数（如normxcorr2）实现这种算法。
然而，模板匹配算法对光照、尺度和视角等因素较为敏感，限制了它在实际应用中的效果。
相比之下，基于学习的算法在物体识别中表现更佳。
常见的学习算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和卷积神经网络(CNN)等。
在Matlab中，可以利用机器学习工具箱和深度学习工具箱实现这些算法。
例如，SVM算法能够将待识别物体的特征与已知物体的特征进行比较，从而进行分类。
MATLAB环境下大米图像的特征分析
MATLAB环境下大米图像的特征分析王正【摘要】大米是最受消费者青睐的谷物粮食之一.随着居民生活水平的提高和出口粮食数量的不断增加,大米的外观品质是人们最为关注的谷物评价指标.目前,外观品质的检测大都由人工完成,费时费力.将计算机技术应用到大米外观品质的检测当中是信息技术不断发展的必然结果,其中图像分析和图像处理等技术就有了极大的发挥空间和广阔的应用前景.主要利用MATLAB中的图像处理模块对大米的外观图像进行了颜色矩和纹理特性分析.在进行大米颜色矩分析时,利用颜色直方图对大米外观进行了客观评价,而后利用傅里叶变换将图像像素值变换到频域里,极大地简化了计算,而且也为分析大米外观提供了更好的方法.%Rice is one of the most popular foods.With the improvement of the household living standard and the increase of food exports,the appearance of rice becomes the most important evaluation index.Currently,most of the appearance quality testing is done by manpower,which is a waste of time andenergy.Therefore,it is an inevitable result of continuous development of information technology to apply computer technology to detecting rice appearance quality.In this situation,techniques such as image analyzing and image processing are of great application prospects.This paper mainly analyzes the color moments and texture features of rice image by using the image processing module in MATLAB.Color histogram is used to analyze rice appearance in an objective way,and then Fourier transformation is applied to transform the pixel value of the image tofrequency domain,which greatly simplifies the calculation,providing a better way to analyze rice appearance.【期刊名称】《机械与电子》【年(卷),期】2018(036)002【总页数】5页(P30-33,38)【关键词】大米;图像识别;图像特征;傅里叶变换【作者】王正【作者单位】宁夏大学新华学院,宁夏银川750021;宁夏大学土木与水利工程学院,宁夏银川750021【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;TS212.70 引言目前对大米外观指标的检测还停留在肉眼视察阶段，这样容易陷入主观臆想而得出随性的评价结果[1]。
基于MATLAB的煤粒图像识别系统及其密度和产率的预测
基于MATLAB的煤粒图像识别系统及其密度和产率的预测张泽琳;杨建国;王羽玲【摘要】介绍了一个基于MATLAB的煤粒图像识别系统,该系统通过提取煤粒图像的特征参数作为神经网络的输入,以预测煤粒密度级,并可绘制出密度-累计产率曲线,对于数字化选煤具有指导性意义.【期刊名称】《选煤技术》【年(卷),期】2011(000)001【总页数】4页(P53-56)【关键词】煤粒图像识别系统;特征参数;神经网络;预测;密度;产率;数字化选煤【作者】张泽琳;杨建国;王羽玲【作者单位】中国矿业大学,化工学院,江苏,徐州,221008;中国矿业大学,化工学院,江苏,徐州,221008;中国矿业大学,化工学院,江苏,徐州,221008【正文语种】中文【中图分类】TD948.9在矿物加工领域,有许多过程主要通过视觉信息来分析和判断,如用显微镜观察和分析矿物颗粒的几何尺寸、形状、颜色、解离度、连生体、矿物种类和含量等[1]。
以“计算机视觉”代替人的视觉,加强数字图像技术在矿物加工中应用的研究,利用当代最新数字图像技术成果来促进矿物加工新技术的开发,对选煤行业具有非常重要的指导性意义。
文章将介绍一个基于MATLAB的煤粒图像识别系统。
1 煤粒图像识别系统1.1 硬件系统设计煤粒图像识别系统结构如图1所示。
硬件部分主要有工控计算机、工业数码相机、照明系统及封闭箱体。
图1 煤粒图像识别系统硬件结构为了采集到稳定的煤粒图像,我们使用了封闭箱体和照明系统,使其图像采集不受外界因素的影响,误差波动小。
工控计算机能控制工业数码相机拍摄和存储煤粒图像,从而通过自行开发的煤粒图像识别系统预测当前煤质的部分指标。
1.2 软件系统设计该煤粒图像识别系统是基于MATLAB自主开发的,具有性能稳定、界面美观、操作简便等优点[2,10]。
该系统的主要功能有:(1)图像采集。
可方便地载入、保存、另存图像。
(2)图像预处理。
可自动识别图像中的煤粒及个数,并用矩形框截取各煤粒至不同的图像中,再将底色变黑,方便后续提取煤粒特征参数[5]。
基于MATLAB的大米色选处理
基于MATLAB的大米色选处理
翁亚滨
【期刊名称】《科技创新导报》
【年(卷),期】2009(000)005
【摘要】色选机是利用光电原理,通过电脑分析物体外表颜色,区分物品优劣的机械,是适应农业工程中的自动化的要求而发展出来的.为了验证色进方法的可行性,采用了MATLAB软件开发平台来构造基于CCD的大米垩白检测算法.在对不同的大米图像处理的基础上,完成了对大米垩白参数垩白度和垩白粒率的测定.实验结果表明,本算法及程序设计是有效可靠的.
【总页数】2页(P7,9)
【作者】翁亚滨
【作者单位】莆田学院电子信息科学与工程学系,福建莆田351100
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.大米色选机及色选工艺的发展 [J], 王杭
2.规范大米色选机操作提高色选机色选效果 [J], 李维强
3.大米色选机信号处理算法与实现 [J], 郑力新;黄东海;周凯汀
4.基于DM642的大米色选机信号处理算法与实现 [J], 徐建东;孙迎春;王磊
5.大米色选质量的先锋索特克斯革命性的Z-系列光电色选机 [J], Tracey Ybbotson;臧智娟
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MATLAB的图片识别技术及其在物联网中的应用
基于MATLAB的图片识别技术及其在物联网中的应用一、前言图片识别是指计算机基于对图像特征的提取、分析，从而实现图像自动分类、物体识别，是人工智能领域的重要应用之一。
随着物联网技术的发展，图片识别技术在物联网中的应用也越来越广泛。
本文将介绍基于MATLAB的图片识别技术及其在物联网中的应用。
二、图片识别技术的基础1.图像特征提取图像特征提取是指从图像中提取出代表该图像内容的特征。
常用的图像特征包括颜色、形状、纹理等。
2.图像分析图像分析是指对图像进行处理、分割、匹配等操作，以实现对图像的理解、描述、分类等。
3.机器学习机器学习是指利用计算机对数据进行学习、分析、预测，从而实现自动化决策和任务。
在图片识别中，机器学习常用于模型训练和优化，以提高图像识别的准确率和效率。
三、MATLAB在图片识别中的应用MATLAB是一种高级技术计算软件，支持多种数学、工程、统计、机器学习等科学计算和数据分析功能。
MATLAB在电子、通信、机械、航空、医学等领域都有广泛的应用。
在图片识别中，MATLAB也有着不可替代的地位。
MATLAB提供了多种图像处理和分析工具箱，包括图像处理工具箱、多维数组工具箱、计算机视觉系统工具箱等。
这些工具箱提供了对图像的读取、处理、分割、分析等基本功能，能够满足各种图像识别的需求。
下面以车牌识别为例，介绍MATLAB在图片识别中的应用。
四、基于MATLAB的车牌识别技术车牌识别是指对汽车车牌进行自动识别，以实现智能交通管理、车辆流量统计、违规监测等功能。
车牌识别的实现需要依赖于图像处理和分析技术。
1.图像预处理图像预处理是指对原始图像进行降噪、增强等预处理操作，以便于后续分割和识别。
MATLAB提供了多种图像预处理函数，如im2bw、medfilt2、imadjust等。
2.车牌分割车牌分割是指对图像中的车牌进行分割，以便于车牌区域的识别。
MATLAB提供了多种基于形态学的车牌分割算法，如基于形态学变换的方法和基于边缘检测的方法。
Matlab技术在物体识别与追踪中的应用解析
Matlab技术在物体识别与追踪中的应用解析近年来，随着计算机视觉技术的迅猛发展，物体识别与追踪在许多领域中扮演着重要的角色。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，也在物体识别与追踪中发挥着重要的作用。
本文将对Matlab技术在物体识别与追踪中的应用进行深入解析。
首先，我们来了解一下Matlab的基本特点和功能。
Matlab是由MathWorks公司开发的一种高级技术计算软件，其主要功能包括矩阵计算、绘图与可视化、图像处理、信号处理、数据分析与建模等。
这些功能为物体识别与追踪提供了坚实的基础。
在物体识别方面，Matlab提供了丰富的图像处理工具箱，其中包括图像滤波、图像增强、边缘检测、特征提取等功能。
利用这些工具，我们可以对原始图像进行预处理，去除噪声、增强对比度等，为接下来的物体识别奠定基础。
对于物体识别任务，一种常用的方法是基于特征的识别。
Matlab提供了许多常用的特征提取算法，如SIFT、SURF、HOG等。
以SIFT算法为例，我们可以通过Matlab的库函数vl_sift来提取图像中的关键点和其对应的特征描述符。
这些特征描述符可以用于匹配和识别相同物体的不同视角或尺度。
通过比较特征描述符之间的相似性，我们可以实现物体的快速识别。
除了传统的基于特征的方法，深度学习是近年来迅速发展的物体识别技术。
Matlab提供了深度学习工具箱，包括各种深度神经网络的模型和训练算法。
通过Matlab，我们可以搭建和训练自己的深度学习模型，或者使用预训练好的模型进行物体识别。
这为物体识别任务带来了更高的准确率和鲁棒性。
在物体追踪方面，Matlab提供了一些基本的目标跟踪算法，如基于卡尔曼滤波器的跟踪算法和Mean Shift算法。
其中，卡尔曼滤波器算法利用目标的状态模型和观测模型进行目标的预测和估计，具有较高的准确性和实时性；而Mean Shift算法则通过密度估计和最大化概率密度来对目标进行追踪。
Matlab提供了这些目标跟踪算法的实现代码，使得用户可以快速应用于实际场景中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数字图像采集与处理大作业题目：基于MATLAB的米粒识别技术
实验目的及意义
针对目前大米人工计数方法存在的不足，提出了一种基于MATLAB图像识别和处理技术的大米计数方法，该方法减轻了操作者劳动强度，弥补了人视觉的不足之处，提高了效率和准确率，为今后进一步研究奠定了必要的理论与实践基础，对完善“精细农业”具有重要意义。
此程序消除简单图片中亮度不一致的背景，并使用阈值将修改后的图像转换为二值图像，使用成员标记返回图像中对象个数以及统计特性。
一、实验原理
这里以米粒图片(rice.jpg)为例，把图片中的背景颜色亮度调整到相同，二值化后清楚的显示出白黑的位置，较准确的计算出图像中研究对象的个数并标记，最后进行系统统计，通过直方图显示出统计结果。
1、使用阈值将修改后的图像转换为二值图像：图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度值为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体
和局部特征的二值化图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于在对图像做进一步处理时，图像的集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。
为了得到理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。
所有灰度大于或等于阈值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
在MATLAB中将图像转换为二值图像，主要运用im2bw函数，涉及到一个灰度门槛的数值。
对于灰度图像bw=im2bw(I,level); level默认是0.5，level一般使用graythresh函数来计算。
2、使用成员标记返回图像中对象的个数以及统计特性：bwlabel函数表示了二值图像中的所有相关成分并返回在图像中找到的对象个数，最后绘制一个直方图反应米粒分布情况。
二、实验内容
实验一：首先对简单的图像进行处理
1、读取和显示图像
>>clear;close all%清空Matlab工作平台所有变量
>>I=imread(‘rice.jpg’); %读取图像，将图片放在工程目录bin文件夹内
>>figure,imshow(I) %显示图像
2、估计图像背景
图像中心位置背景亮度强于其他部分亮度，用imopen函数和一个半径为15的圆盘结构元素对输入的图像I进行形态学开操作，去掉那些不完全包括在圆盘中的对象，从而实现对背景亮度的估计。
>>background=imopen(I,strel(‘disk’,25)); %创建一个半径为25的圆盘结构元素
>>imshow(background)
>>figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zilm([0,255]);
>>set(gca,’ydir’,’reverse’);
显示了背景图（上）和背景表面图（下）
3、从原始图像中减去背景图像
原始图像I减去背景图像得到背景较为一致的图像。
>>I2=imsubstract(I,background);
>>figure,imshow(I2)
4、调节图像的对比度：图像较暗，可用imadjust函数命令来调节图像的对比度。
>>I3=imadjust(I2,stretchlim(I2),[0 1]);
>>figure,imshow(I3);
5、使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像（bw）
>>level=graythresh(I3);%图像灰度处理
>>bw=im2bw(I3,level);%图像二值化处理
>>figure,imshow(bw)%显示处理后的图片
6、检查图像中对象个数
Bwlabel函数表示了二值图像中的所有相关成分并返回在图像中找到的对象的个数。
>>[labeled,numObjects]=bwlabel(bw,4);
>>numObjects
图像中的米粒对象个数是：
numObjects =
5
实验二：对较复杂问题进行计数
1、前几部步骤与实验一相同，但创建一个半径为17的圆盘结构元素
clear;close all
I=imread('rice.png');
figure,imshow(I)
background=imopen(I,strel('disk',17));
imshow(background)
figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim
([0,255]);
>> set(gca,'ydir','reverse');
>> I2=imsubtract(I,background); >> figure,imshow(I2)
>> figure,imshow(I3);
level=graythresh(I3);
>> bw=im2bw(I3,level);
>> figure,imshow(bw)
[labeled,numObjects]=bwlabel(bw,4);
[labeled,numObjects]=bwlabel(bw,4);
>> numObjects %显示数量
2、对结果进一步处理
（1）观察标记矩阵，用label2rgb将其显示为一副伪彩色的索引图像。
RGB_label=label2rgb(labeled,@spring,'c','shuffle');
imshow(RGB_label);
graindata=regionprops(labeled,'basic')
graindata(27).Area %显示矩阵中第27个元素的属性
显示结果为：
graindata(27).BoundingBox,graindata(27).Centroid %寻找最近的边缘和中心点
显示结果为：
allgrains=[graindata.Area]; % 创建一个新的向量allgrains,其包含每个米粒的范围whos allgrains
显示结果为：
allgrains(14) % 相当于整个矩阵的索引为14的属性是多少，可见与原来得到的结果相同
显示结果为：
max(allgrains) % 获取最大的米粒大小
biggrain=find(allgrains==2077) % 使用find命令返回这个最大尺寸米粒的标记号
mean(allgrains) % 获取米粒的平均大小
3、hist(allgrains,10) %绘制包含10个柱的直方图来说明米粒大小的分布情况
五、总结
1、在进行简单的计数实验（实验一）时，计数快捷，且结果准确。
2、在进行较复杂的实验（实验二）时，进行二值化后，图像中有25个米粒，有两个很小的亮点干扰，结果统计结果为27个，不准确，进行进一步处理，使用成员标记返回图像中对象的统计特性，绘制出直方图，既可以观察米粒的尺寸分布，且两个极小的光点可以作为误差排除。
通过对图中米粒数量的查找等操作，可以验证本实验的内容基本达到了预期的要求，数出米粒的数量和分布都基本正确。