水果识别MATLAB
基于Matlab的无花果成熟度识别技术
基于Matlab的无花果成熟度识别技术孙阳;白皓然;初留珠;王高弟;李秀【摘要】利用 Matlab和图像处理技术对无花果果实进行处理识别,该系统可以快速、高效地辨别出七八分熟以上的无花果果实,进而提高了无花果自动化识别水平,同时为无花果采摘机器人的研究做了准备;无花果目前已知有八百个品种,绝大部分都是常绿品种,但目前市场上常见的大约在十种以内;并以布兰瑞克、金早、金傲芬、紫蕾、波姬红、绿早、青皮几种中国最受欢迎的无花果品种为对象,通过 Matlab软件研究了判别无花果成熟度的算法,分别依据果实裂口和颜色变化进行判别;综合两种算法对果实成熟度进行判断,正确率达到 89.5%.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2018(026)010【总页数】5页(P299-303)【关键词】图像处理;无花果;成熟度;采摘【作者】孙阳;白皓然;初留珠;王高弟;李秀【作者单位】青岛农业大学机电工程学院,山东青岛 266109;青岛农业大学机电工程学院,山东青岛 266109;青岛农业大学机电工程学院,山东青岛 266109;青岛农业大学机电工程学院,山东青岛 266109;青岛农业大学机电工程学院,山东青岛266109【正文语种】中文【中图分类】S240 引言随着电子技术和计算机技术的发展，智能采摘机器人作为高科技的产物，在果蔬收获这项劳动密集型工作中的应用越来越广泛，它是实现农业现代化的重要手段之一，使得农业生产更加精准、更加高效，也是实现果蔬收获自动化、智能化的重要标志。
近年来，农业果蔬采摘机器人的研究受到了很多国家的关注，并获得了许多成果，主要任务是对水果和蔬菜完成果实的采摘、分级、运输等任务[1-3]。
目前无花果果实主要依靠人工采摘，无花果生长势强，并有多次生长习性,所以存在着采摘时间长、劳动强度大等问题。
随着科技的进步，使用采摘机器人代替人工作业将成为可能。
无花果每年结果2次。
春果的结果部位均为上年生枝未曾结果的叶腋, 而夏、秋的结果部位均为当年生枝，夏果着生于春梢叶腋，秋果着生于秋梢叶腋。
基于神经网络的水果识别系统设计
信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS2020年第7期(总第211期)2020(Sum. No 211)基于神经网络的水果识别系统设计王梓桐(西安石油大学，陕西西安710065)摘要:人工智能的时代给我们的0常生活带来了极大便利，水果作为生活中的必要晶,每天食用适量的水果可以补充维生素C,对我们的身体健康十分有益,有关于对水果识别的研究就显得十分必要。
在对水果进行识别时,通过针对不同水果的形状、大小、颜色、纹理等特征进行分析，根据训练BP 神经网络达到对水果准确识别的目的。
关键词：图像处理;BP 神经网络；目标识别；matlab 中图分类号:TP183文献标识码:A 文章编号：1673-1131(2019)07-0056-030引言随着科技的高速发展，许多重复性高、耗时耗力的工作逐渐被计算机所取代，超市自助结账甚至无人超市都已经出现 在我们的生活中，节省了大量的人力。
水果的识别己经应用于很多领域，如对果园中的水果进行识别检测，通过水果的颜色、新鲜程度来判断水果的质量;超市中对水果进行识别称重,节省了不必要的排队等待时间；一些特殊的病人每天需要水 果的摄入，可以通过对水果的自动识别来判断水果的成熟程 度给病人食用。
1图像边缘检测算法图像的边缘位置大多出现在图像中具体的对象与对象之间或对象与某一区域相互交汇的地方，由于边缘区域的像素点变化的更为明显，所以对这些边缘像素点的检测是十分必要的。
在对图像进行边缘检测时,经常会用到三种检测算子,分别是Sobel 算子、Laplacian 算子和Canny 算子,下面对这三 种算子的工作原理进行概述。
1.1 Sobel 算子Sobel 算子作为最基本的一种边缘检测算子,在图像边缘检测中使用十分普遍。
图像中某一个像素点的梯度值与周围 相邻近像素点之间的灰度差值成正比，像素梯度值越大的点越能在图像中表现出更明显的灰度变化，图像的边缘处就表现出了这一特征。
基于计算机视觉和MATLAB的芒果特征提取系统设计
基于计算机视觉和MATLAB的芒果特征提取系统设计金晶【摘要】为了实现芒果图像形状特征和颜色特征的提取,应用MATLAB软件设计了芒果静态图像特征提取系统,系统可实现芒果面积和周长等形状特征信息的提取,还能实现芒果颜色特征的提取.通过芒果形状和颜色特征可为芒果大小和品质自动分级奠定基础,该研究还为其他农产品的快速检测提供了理论依据.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2018(000)007【总页数】2页(P74-75)【关键词】计算机视觉;Matlab;芒果;特征提取;系统设计【作者】金晶【作者单位】海南工商职业学院,海南海口,570203【正文语种】中文0 引言芒果被誉为“热带水果之王”，由于其丰富的营养价值和保健功能[1]，在国内和国际市场需求较大。
芒果具有良好的经济效益，在我国其种植地分布较广，产地主要位于海南、广西、广东、福建、四川和云南等地区，同时海南地区的芒果种植面积和产量位居全国第一[2]。
为了提高芒果的经济效益和国际竞争力，需对芒果品质（成熟度、形状和外观颜色等）进行严格划分，但目前我国大部分的芒果分类是人工根据芒果大小和品质进行简单分级[3]，造成芒果实际经济效益被低估，同时得不到国内外市场的认可，在市场竞争中芒果品质是其经济效益大小的关键因素。
采用计算机视觉技术提取芒果的特征信息（形状和颜色特征等），提取的芒果颜色特征信息可以对其进行成熟度和外观颜色进行判别，其形状特征信息可以对芒果大小和形状等基本信息进行判别。
本文基于计算机视觉技术获得芒果图像，基于MATLAB GUI为开发工具，开发了一套芒果特征提取系统[4]，可提取芒果的形状特征和颜色特征信息。
1 计算机视觉系统本文采用计算机视觉提取芒果静态图像，计算机视觉系统由计算机、光照箱、环形光源、CCD 摄像头和图像采集卡等组成。
2 设计线路本文基于计算机视觉技术提取芒果静态图像为基础，采用MATLAB GUI 设计芒果图像提取与显示和在不同颜色模型下的颜色分量选取及显示相关颜色直方图，根据直方图确定图像的最佳阈值并根据阈值对芒果图像进行分割显示等功能。
基于MATLABGUI数字图像的水果边缘检测方法研究
基于MATLABGUI数字图像的水果边缘检测方法研究基于数字图像的水果边缘检测方法研究作者：*＊指导老师＊**1绪论1。
1课题研究的背景我国水果品种繁多，资源丰富。
作为一项新兴产业,在农业和农村经济发展中的地位已经十分重要,在很多地区己成为农村经济的支柱产业.纵观世界水果园科技的发展，二十一世纪我国的水果园也将从传统作业转化到以现代科学技术为基础的现代“集约持续水果园”上来。
水果园的发展将全面地体现生产、经济、技术、社会和生态的可持续性。
在水果分级方面,我国相继引进和开发了按大小和重量分级的分级设备,近几年国内也出现了基于机器视觉技术的水果分级设备.但是,进口设备价格昂贵,一般水果生产企业难以负担.而国产设备由于技术投入不够,与国外先进设备差距比较大。
但是,进口设备价格昂贵，一般水果生产企业难以负担。
而国产设备由于技术投入不够，与国外先进设备差距比较大。
随着机器视觉技术的发展,国外也出现了将机器视觉运用在水果分级系统上的相关研究，使得国外的水果分级分类系统的性能进一步提高，同时也进一步拉大了我国在水果生产自动化的技术差距。
由于我国的现状,如果不在水果产后处理上下功夫，我国的水果出口形势还会非常严峻，这就要求国内的研究者在水果分级技术进一步钻研,使我国的分级技术再上一个新台阶.将机器视觉(也称计算机视觉，图像处理）技术引入水果园自动化,是解决该问题的有效途径之一。
同时，基于机器视觉的水果自动化系统在水果流通过程也可提高自动化程度、降低劳动强度、增加收益提供快速、准确的检测手段。
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2选题的目的和意义上世纪80年代后期,由于计算机广泛生产，计算技术也广泛发展,针对于计算机视觉在各个领域的的研究成果也日新月异。
国外的很多学者在基于计算机视觉技术而提高水果的分级速度方面进行了研究，在理论和应用上有了较大进展,并取得了很好的经济效益。
而我国的水果自动识别技术研究则较晚,仅始于90年代，而且当时从事水果自动分级系统研究的科研院还很少,研究成果也不是很显著，但那却为我国在水果分级方面的研究奠定了基础。
基于matlab GUI的水果识别系统
社 , 2015.
＊ [4] 张承祖 , 房庆安 . 法拉第电磁感应定律实验创新设计研究 [M]. 物理教师 . 2020(06).
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些方法 ( 如鼠标或键盘 ) 选择和激活这些图形对象，使计算 机产生反应，如计算、绘图、显示结果等。本文通过用户界面 将展示对图像的二值化，处理边缘，水果分类最终实现水果识 别并保存结果 [4]。
2 图像二值化
图像的二值化处理是将图像上的点的灰度值设置为为 0 或 255，于是图像呈现出明显的黑白效果也就是获得黑白图像 [5]。
在本文中在去噪的基础上先建立了 HSV 色素模型（表 示色相、饱和度和亮度）。计算各个水果的平均 HSV 数值 并求得水果的最小 HSV 值，利用 regionprops 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 )，随后计算各个水果的似圆特征比（长轴 / 短轴），再
软件开发
基于 matlab GUI 的水果识别系统
杨霈 (兰州理工大学，甘肃兰州，730050)
摘要：在现实生活中成人识别水果是十分简易的但对于幼儿来说在没有实物之前是无法识别水果的，因此本文设计了一个简易水果识别系 统为幼儿在电子设备上识别水果提供可能。本文通过matlab GUI设计了一个水果识别系统界面并通过对水果图像进行二值化处理，边缘处 理最后实现了水果分类，结果由设计的GUI界面所示。我们通过算法成功的识别了香蕉，苹果，菠萝，西瓜和桃子。我们可以通过该算法 实现的水果识别并为教导幼儿实现电子识别水果提供方便。
＊ [6] 景天佑 . 基于 Pro/ENGINEER 的 CAD 模型直接切层技术研究 [D]. 西安工程大学 , 2012.
基于图像分析的橙子识别和计数研究
基于图像分析的橙子识别和计数研究摘要：随着计算机技术的快速发展，农业所使用的手段也在更新换代。
以前所使用的通过人工来识别水果和技术的方法已经不能满足农民的需求，通过计算机对图像的分析可以快速完成对水果的识别，节省大量的时间和劳动力。
本文对于球状水果，用MATLAB作为研究手段，从图像特征灰度化开始，通过小波去噪与中值滤波对图像进行预处理，用sobel算子做边缘检测，通过基于形态学的图像特征抽取和分析，最后用分水岭图像分割法实现目标识别与计数。
该课题充分利用了MATLAB平台在图像处理方面的优势，经过优化和调试，可以快速准确地分析出结果。
关键词：MATLAB；形态学；分水岭算法第一章引言1论文概述1.1课题研究目的和意义我国的水果品种丰富多样，产量在世界排于首位，但是我国水果的出口量仅达到世界的0.02。
目前，我国的水果销售主要都集中在本土市场，国内的水果价格与国外相比，要低一些，其中最主要的原因是落后的水果分级技术。
国内水果分级绝大部分是通过人眼识别和采摘的，由于近几年国家的理念核心是以人为本，重视人才，人工成本的提升使得水果成本增加。
国外多用机器设备进行水果分级而国内对于水果分级的研究还不完善，使得国内只能进口国外机器。
但国内由于进口设备价格昂贵，企业难以负担，水果分级分类基本上由人工完成。
但人工分级任务繁重，消耗大量人力资源，且国内水果分级技术落后，不能生产与国外相同的设备，这就要求国内研究者在水果分级技术进一步钻研。
将图像处理技术引入果园自动化，是解决该问题的有效途径之一。
通过研究这个课题不但可以加深对图像处理基本思想的理解和对其方法的掌握，还熟悉了图像处理中的精髓内容--目标分类识别。
本课题的研究具有分厂重要的经济和使用价值，应用前景十分广阔。
因此，很有必要对本课题进行深入细致的研究。
本课题选取橙子为研究对象，通过MATLAB仿真平台，介绍如何对图像的进行预处理和特征提取，并通过对橙子特征的分析对比进行识别和计数，以达到智能识别与处理的目的。
基于BP神经网络的水果识别系统
人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东基于BP 神经网络的水果识别系统罗志翔，胡蓉，赵全友，邓雄昌（湖南科技学院，湖南永州425199）摘要：近些年,计算机视觉发展迅速，在水果识别方向进行了广泛的应用和研究。
本文设计基于BP 神经网络的水果识别系统，选取生活中常见的三种水果：苹果、橘子、香蕉作为对象。
首先，通过网络资源等搜集水果图像建立样本库；然后通过MATLAB 对图像进行预处理，为后续的特征提取做好准备。
水果特征的提取选择纹理、形状、颜色三种特征进行提取；同时在每种特征中选用不同的特征值作为特征向量。
通过提取三种特征后输入到BP 神经网络中进行训练、识别。
经测试，识别的成功率可以达到93.18%,证明了可行性以及未来的可实用性。
关键词:水果识别；MATLAB ；特征提取；BP 神经网络中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)04-0187-03开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Fruit Identification System Based on MatlabLUO Zhi-xiang,HU Rong,ZHAO Quan-you,DENG Xiong-chang(Hunan University of Science and Engineering,Yongzhou 425199,China)Abstract:Computer vision has developed rapidly in recent years,and has been widely used and researched in the direction of fruit recognition.This paper designs a fruit recognition system based on BP neural network.Choose three common fruits in life:apples,oranges,and bananas as objects.First,collect fruit images through network resources to establish a sample library.Then the image is preprocessed by MATLAB software to prepare for subsequent feature extraction.For the extraction of fruit features,three fea⁃tures of texture,shape,and color are selected for extraction;at the same time,different feature values are selected as feature vectors in each feature.After three kinds of features are extracted,they are input into BP neural network for training and recognition.After the recognition test,the recognition success rate can reach 93.18%,which proves the feasibility and practicality in the future.Key words:fruit recognition;MATLAB;feature extraction;BP neural network我国地域广阔、水果资源丰富，随着科技发展和社会需求的加大，水果的种植规模也在不断增大；同时也出现了复合型果园。
matlab水果识别实验报告
matlab水果识别实验报告实验报告：Matlab水果识别一、实验目标本实验的目标是使用Matlab实现水果的自动识别。
通过训练神经网络模型，实现对苹果、香蕉、橙子三种水果的分类。
二、实验原理基于图像处理的水果识别主要涉及图像采集、预处理、特征提取和分类器设计等步骤。
在Matlab中，我们可以使用内置的图像处理和机器学习工具箱来实现这些步骤。
1. 图像采集：使用相机或图像库获取不同种类水果的高清图片。
2. 预处理：包括灰度化、去噪、二值化等操作，以改善图像质量，便于特征提取。
3. 特征提取：通过边缘检测、形状分析等技术，提取出水果的颜色、纹理、形状等特征。
4. 分类器设计：采用神经网络等机器学习方法，训练分类器以实现对不同水果的分类。
三、实验步骤1. 准备数据集：收集苹果、香蕉、橙子的图片，并标记类别。
将图片分为训练集和测试集。
2. 图像预处理：对图片进行灰度化、去噪、二值化等操作，以改善图像质量。
3. 特征提取：提取图片的颜色、纹理、形状等特征，以便于分类器学习。
4. 训练分类器：使用训练集数据训练神经网络模型，调整模型参数，以提高分类准确率。
5. 测试分类器：使用测试集数据测试分类器的准确率。
6. 结果分析：分析实验结果，评估分类器的性能，提出改进措施。
四、实验结果经过训练和测试，我们得到了以下实验结果：类别识别率苹果 90%香蕉 85%橙子 80%五、结论分析从实验结果可以看出，我们的分类器在识别苹果和香蕉时表现较好，但在识别橙子时准确率较低。
这可能是因为橙子的颜色和纹理特征与苹果和香蕉较为相似，导致分类器难以准确区分。
为了提高橙子的识别率，我们可以尝试采用更复杂的特征提取方法，或者增加训练数据量，以提高分类器的泛化能力。
基于机器视觉的果园成熟柑橘快速识别及产量预估研究
基于机器视觉的果园成熟柑橘快速识别及产量预估研究张小花;马瑞峻;吴卓葵;黄泽鸿;王嘉辉【摘要】[目的]提供一种快速、准确的自然环境下成熟柑橘的识别及计数方法,解决传统的通过人工采样的方法进行产量预估带来的成本高、时间长和精度低的不足,并为以后对柑橘进行自动采摘打下基础.[方法]应用RGB相机采集柑橘园果树图像,并通过转换到Lab颜色空间,对与背景颜色有明显区别的柑橘区分采用\"a\"分量,然后基于霍夫圆变换法应用MATLAB软件对剔除背景的柑橘进行计数,实现对柑橘产量的预估.[结果]该图像处理方法与传统的水果与背景分离方法相比更简单快速,果实识别正确率达94.01％,产量预估正确率达96.58％,平均识别时间1.03 s.选取10棵树共20个图片进行产量预估,将该算法得到的柑橘数量与通过人眼计数得到的结果进行比较,其相关系数R2为0.9879.[结论]该算法简单快速,能精确实现水果的快速自动识别及产量预估,对果实的重叠性、果实遮挡有较好的鲁棒性,促进了机器学习在现代农业的应用,具有较高的理论和实践意义,推动了果园智慧农业进一步发展.【期刊名称】《广东农业科学》【年(卷),期】2019(046)007【总页数】6页(P156-161)【关键词】机器视觉;水果识别;产量预估;图像处理;MATLAB【作者】张小花;马瑞峻;吴卓葵;黄泽鸿;王嘉辉【作者单位】仲恺农业工程学院自动化学院,广东广州 510225;华南农业大学工程学院,广东广州 510642;仲恺农业工程学院自动化学院,广东广州 510225;仲恺农业工程学院自动化学院,广东广州 510225;仲恺农业工程学院自动化学院,广东广州 510225【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【研究意义】进入21世纪以来，农业劳动力不断向其他产业转移，结构性短缺和老龄化趋势已成为全球问题。
人工智能技术、传感器新技术的快速发展为智慧农业的发展提供了新的动力和可能。
基于MATLAB的苹果外观特征检测
基于MATLAB的苹果外观特征检测摘要本文根据苹果分级判定标准中的两个评定指标：果径和果面缺陷，探讨如何利用MATLAB技术进行苹果外观的特征检测，从而提高苹果品质检测的工作效率。
关键词 MATLAB；苹果分级；果径；果面缺陷0引言近年来，随着人们生活水平的提高，对于水果的品质要求也不断提高，实行水果分级销售成为当前市场的一个趋势。
传统的水果等级评判主要依靠工人手摸、眼看，评定指标不客观，且人工成本高、效率低，不利于产业的规模化、工业化发展。
因此，利用计算机图像技术研究客观、方便、高效的水果品质检测方法具有较大的应用前景。
在本文中，作者以苹果为例，探讨基于MA TLAB的苹果外观特征检测方法。
根据国家质检总局2003年发布的《烟台苹果原产地域产品国家标准》（以下简称《标准》），对于苹果分级的评定指标分为：品质基本要求、色泽、果径（最大横切面直径）、果面缺陷等方面内容，每一项都有具体分级标准。
其中，品质基本要求为概略性的总体要求，苹果色泽由于品种的不同，色泽不同。
因此，本文着重从果径及果面缺陷两方面特征对苹果进行检测判定。
主要采用单个苹果照片进行检测。
检测前，首先固定图像采集设备和检测平台的位置，同时固定各项拍摄参数（焦距、像素等）不变，并确保用于分析的每张照片长度、宽度保持一致。
1 果径（最大横切面直径）检测对果径的检测思路为：将图片灰度化、二值化后，利用regionprops函数计算二值化图像的最小外接矩形大小，外接矩形框长度和宽度中的最大值即为苹果最大横切面直径。
不过，此时的数值为像素值，通过与照片的长、宽像素值进行比较，结合图片的实际长、宽值，即可求出果径的实际长度。
图1 设定苹果照片参数在实验过程中，直接将图片灰度化、二值化后得到的苹果图像边缘不完整，因此考虑将图像转换到HSI颜色空间，利用S分量进行灰度化、二值化处理，较好的保留了苹果的边缘。
首先，将照片由RGB颜色空间转换为HSI颜色空间。
水果识别MATLAB
figure,imshow(pineapplematrix),title('水果类别二101构建香蕉的分类器，在二维特征空间对各个图像进行类别区分
I=imread('C:\Users\john\Desktop\qq.jpg');
I2=rgb2gray(I);
BW=im2bw(I2,0.9);
total=bwarea(~BW)
figure,subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始图像');
nPoint = nPoint + 1;
Hue(nPoint,1) = HSV(j,k,1);
end
end
end
Hue(:,i) = sort(Hue(:,1));
for j = floor(nPoint*0.1) : floor(nPoint*0.9)
MeanHue(i) = MeanHue(i) + Hue(j,1);
end
MeanHue(i) = MeanHue(i) / (0.8*nPoint);
figure,imshow(bananamatrix),title('水果类别三：香蕉');
%11识别梨
%11-1构建梨的分类器，在二维特征空间对各个图像进行类别区分
pear=0;
for i=1:num
if(MeanHue(i)<0.125) %分类器识别桃的准则：判断各个图形中平均色度值小于0.125的为梨
matlab水果识别课程设计
matlab水果识别课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解并掌握运用Matlab软件进行图像处理的基本原理和方法。
2. 学生能够学习并运用分类算法，实现对水果的自动识别。
3. 学生能够了解并掌握机器学习中常用的数据预处理、特征提取和模型训练等环节。
技能目标：1. 学生能够运用Matlab软件进行图像读取、显示、预处理等基本操作。
2. 学生能够独立设计并实现基于特征提取和分类算法的水果识别程序。
3. 学生能够通过实践操作，提高编程能力和解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习水果识别课程，培养对人工智能和图像处理领域的兴趣和热情。
2. 学生在团队协作中，学会沟通交流、共同解决问题，培养合作精神和团队意识。
3. 学生能够认识到科技在生活中的应用，激发对科技创新的热情，提高社会责任感。
课程性质：本课程为实践性较强的选修课程，结合了计算机科学、人工智能和图像处理等多个领域的知识。
学生特点：学生具备一定的编程基础，对图像处理和机器学习有一定了解，具有较强的学习能力和动手能力。
教学要求：教师在教学过程中应注重理论与实践相结合，引导学生通过实际操作掌握课程内容，关注学生的学习进度和个体差异，鼓励学生积极参与讨论和思考。
同时，注重培养学生的团队协作能力和创新精神。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程打下坚实基础。
二、教学内容1. 图像处理基础：包括图像读取、显示、转换、滤波等基本操作，重点讲解直方图均衡化、图像增强、边缘检测等预处理方法。
相关教材章节：第一章 图像处理基础2. 特征提取：介绍常用的特征提取方法，如颜色特征、纹理特征、形状特征等，并通过实例分析不同特征在水果识别中的应用。
相关教材章节：第二章 特征提取与表示3. 分类算法：讲解机器学习中常用的分类算法，如支持向量机（SVM）、K最近邻（K-NN）、决策树等，以及如何在Matlab中实现和调用这些算法。
水果分割和识别matlab(3篇)
第1篇一、引言水果分割和识别技术是指通过对水果图像进行处理和分析，实现对水果形状、颜色、纹理等特征的提取，进而对水果进行分类和识别。
随着计算机视觉技术的发展，该方法在食品工业、农业、医学等领域具有广泛的应用。
本文将详细介绍一种基于MATLAB的水果分割和识别方法。
二、图像预处理1. 图像采集首先，需要采集水果图像。
图像采集可以通过数码相机、摄像头等设备完成。
为了提高图像质量，建议在充足的光照条件下进行拍摄，并确保水果表面光滑、颜色鲜艳。
2. 图像读取使用MATLAB的imread函数读取水果图像，并将其转换为灰度图像。
灰度图像可以降低计算复杂度，有利于后续处理。
3. 图像增强为了提高图像质量，可以采用以下方法进行图像增强：（1）直方图均衡化：使用imadjust函数对图像进行直方图均衡化，使图像对比度增强，有利于后续分割。
（2）滤波：使用滤波器去除图像噪声，如高斯滤波、中值滤波等。
（3）锐化：使用锐化滤波器增强图像边缘，有利于后续分割。
三、分割1. 边缘检测使用MATLAB的边缘检测算法，如Canny、Sobel、Prewitt等，对图像进行边缘检测。
边缘检测可以提取图像中的关键信息，有利于后续分割。
2. 腐蚀和膨胀为了消除边缘检测过程中产生的噪声，可以采用腐蚀和膨胀操作。
腐蚀和膨胀可以分别去除图像中的小孔和连接图像中的小对象。
3. 连接区域使用MATLAB的bwconncomp函数对图像进行连接区域操作，将连通区域进行标记。
4. 区域选择根据水果的形状、大小等特征，从连接区域中选择合适的区域作为分割结果。
四、特征提取1. 形状特征使用MATLAB的regionprops函数提取水果的形状特征，如面积、周长、长宽比等。
2. 颜色特征使用MATLAB的rgb2gray函数将图像转换为灰度图像，然后使用rgb2hsv函数将图像转换为HSV颜色空间。
在HSV颜色空间中，提取水果的颜色特征，如H（色调）、S（饱和度）、V（亮度）等。
苹果的特征检测与MATLAB实现
苹果的特征检测与MATLAB实现王术兰徐晓辉胡慧摘要本文选取了可用于苹果分级的部分特征，并在Matlab上进行试验检测。
该方法可以对苹果的外部缺陷、果梗、尺寸和形状进行全面的检测，在此基础上可对苹果进行高速和精确的分级。
关键词分级；缺陷；果梗0引言近年来,国外在利用计算机视觉技术进行水果品质检测方面做了大量研究,并获得了许多重要成果;在我国也有许多研究报导,但到目前为止都处于试验阶段,而且分析方法距实际应用还有一段距离。
特别是在缺陷检测方面,目前采用的方法处理速度很慢,在实际在线工作时无法使用。
国外学者(ChengX等)在识别缺陷时获得成功,但需要同时使用近红外和中红外摄像设备,这2种设备造价之昂贵,使得该方法的应用受到限制,无法在农业分级设备中广泛应用。
因此,研究适合于生产的分级检测方法有重要意义。
1大小检测对于苹果大小的检测，主要依靠求出的苹果面积作为判别依据。
本课题所采用的苹果图片都只是单个苹果的图片。
首先对图片进行灰度处理，使用的MATLAB函数是rgb2gray；其次使用函数im2bw把灰度图转换为二值图，阈值则取0.9，从而使苹果区域为黑色，其余区域为白色；然后对二值图取反，使黑白颜色区域颠倒，这时的苹果区域为白色；最后利用函数bwarea可以计算白色区域的像素点的个数total。
利用total 与整幅图片的像素值（x*y）之比,再与图片的面积相乘,便可得出苹果相对图片的面积.利用这个面积我们可以进行筛选.I=imread('图片名.jpg')；I2=rgb2gray(I)；BW=im2bw(I2,0.9)；total=bwarea(~BW)figure,subplot(1,3,1),imshow(I)；subplot(1,3,2),imshow(I2)；subplot(1,3,3),imshow(BW)；如图1所示：a原始图片 b灰度图片 c二值图片图1 求苹果面积过程中的图像变换2缺陷检测对于苹果表面的缺陷（如疤瘌、黑斑等），本课题采用特征提取，即提取出坏损部位的轮廓，再进行填充求其面积，以其面积在图片中的比例作为判别依据。
基于MATLAB与VB混合编程的哈密大枣品质检测研究
基于MATLAB与VB混合编程的哈密大枣品质检测研究祁想想;马本学;屈年巍;肖文东【摘要】基于Visual Basic 6.0设计了应用软件的用户界面,用SOLIOS图像采集卡与CCD摄像头连接采集数据,构建了基于机器视觉的哈密大枣自动检测系统,并利用Matlab7.6图像处理工具箱,通过各种算法的比较和验证,确定了最佳背景分割方法,找到有利于哈密大枣的特征提取、品质(缺陷、大小、颜色等)自动识别的方法,为哈密大枣自动化检测生产奠定了基础.在图像采集中,调用图像采集卡驱动程序,实现图像的储存.图像处理中,应用颜色空间转换、小波消噪、阈值分割和数学形态学处理等方法,快速准确识别其品质,利用VB的ActiveX 组件,在Visual Basic中直接调用Matlab 图像处理程序,实现对哈密大枣品质的自动检测.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2011(033)008【总页数】5页(P156-160)【关键词】哈密大枣品质;自动检测;VB;Matlab;图像处理【作者】祁想想;马本学;屈年巍;肖文东【作者单位】石河子大学机械电气工程学院,新疆石河子832000;石河子大学机械电气工程学院,新疆石河子832000;石河子大学机械电气工程学院,新疆石河子832000;石河子大学机械电气工程学院,新疆石河子832000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;S1260 引言哈密大枣作为我国新疆地区特色水果，目前国际和国内研究的人不多。
哈密大枣要走绿色食品和品牌战略的路，必须加强其品质的检测。
由于现在红枣的检测仍采用原始的人工分级方法，容易受到检测人员身体素质和精神状态影响,主观因素较大，效率低，漏检率高，劳动强度大，因而影响红枣品质指标的评价。
例如，对于红枣果形、颜色、缺陷，仅仅依靠传统人工方法很难做到精确评价。
现代图像处理技术和软件工程的快速发展，使哈密大枣品质自动检测成为可能。
同时，红枣品质分级是进行红枣自动化分级的关键环节。
基于Matlab苹果图像的边缘检测(8)
Matlab图像处理—苹果的边缘检测摘要：首先介绍了数字图像处理中边缘检测的基本原理以及常见方法。
这些方法包括Sobel 算子、Prewitt 算子、Canny 算子。
然后选择了一幅苹果的彩色图片，通过MATLAB 编程将这些方法用于苹果边缘的检测。
最后将这些方法及其特性进行系统地对比，结果表明: 应用canny算子用于苹果边缘检测效果较好。
最后，简单的介绍了RGB转换至其他彩色空间。
关键词：边缘检测图像处理彩色空间0引言图像的边缘是图像最基本的特征之一。
边缘中包含有价值的目标边界信息，这些信息可以用于图像分析、目标识别以及图像滤波。
所谓边缘[1]，是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。
图像边缘检测是数字图像处理中最基础的内容之一。
但是由于成像过程中的投影、混合、畸变和噪声等导致图像特征的模糊和变形，且图像边缘和噪声均为频域中的高频分量，这给边缘检测带来了巨大困难。
本文将MATLAB 作为图像处理的编程平台，以成熟的苹果为研究对象，对常见的边缘检测方法及其特性进行对比分析与研究。
1、边缘检测的基本原理[2]边缘检测的基本原理是: 首先利用边缘增强算子，重点突出图像中物体的边缘，然后计算出灰度图像中的边缘强度，最后通过设置阈值的方法提取图像边缘点。
由于轮廓产生于灰度急剧变化的地方，因此可以通过函数变化部分的微分运算提取图像的轮廓。
一般常用像素的一阶导数和二阶导数来检测。
在经典的一阶导数算子中，若图像的灰度函数为f( x，y) ，( x，y) 为像素坐标，则位置( x，y ) 的梯度大小g( x，y) 和相位θ分别表示为：梯度大小g( x，y) 反映了灰度变化的幅度，相位θ反映了灰度变化的方向。
接下来就可以通过设置阈值的方法来提取图像的边缘。
基于传统的一阶导数的边缘检测方法主要有Sobel 算子、Prewitt 算子和Canny 算子。
经典的二阶导数边缘检测的数学形式为其离散形式为可以采用Gauss-Laplace( 简称LoG) 算子来求二阶导数。
基于matlab水果自动识别课程设计
基于matlab水果自动识别课程设计基于Matlab水果自动识别课程设计一、引言随着计算机视觉和图像处理技术的发展，自动物体识别成为一个热门的研究领域。
水果自动识别是其中一个重要的应用之一。
本文将介绍基于Matlab的水果自动识别课程设计。
二、课程设计目标本课程设计的目标是设计一个基于Matlab的水果自动识别系统，通过对水果图像进行处理和分析，实现对水果的自动识别和分类。
三、课程设计内容1. 数据集准备在开始设计之前，需要准备一个包含各种水果图像的数据集。
这个数据集应包含多个类别的水果图像，每个类别有足够多的样本。
可以通过在网上搜索水果图像并手动整理，或者使用现有的水果图像数据集。
2. 图像预处理在进行水果识别之前，需要对图像进行一些预处理操作，以提高后续处理的准确性。
预处理包括图像去噪、图像增强、图像分割等步骤。
3. 特征提取特征提取是水果自动识别的关键步骤。
通过提取图像的特征信息，可以将不同水果的图像区分开来。
在本课程设计中，可以选择常用的特征提取方法，如颜色特征、纹理特征、形状特征等。
4. 分类器设计分类器是水果自动识别系统的核心部分，它根据提取的特征信息对水果进行分类。
在本课程设计中，可以选择常用的分类算法，如支持向量机（SVM）、k最近邻（KNN）等。
通过训练分类器，使其能够准确地对新的水果图像进行分类。
5. 系统评估设计完水果自动识别系统后，需要对其进行评估和测试。
可以使用一部分已知类别的水果图像作为测试集，通过系统对测试集的分类结果进行评估，计算分类的准确率和召回率等指标。
四、课程设计步骤1. 数据集准备：收集水果图像数据集，并进行手动整理和分类。
2. 图像预处理：对水果图像进行去噪、增强和分割等预处理操作。
3. 特征提取：使用Matlab提供的图像处理工具箱，提取水果图像的颜色、纹理和形状等特征信息。
4. 分类器设计：选择合适的分类算法，并使用已提取的特征信息进行训练和测试。
5. 系统评估：使用测试集评估系统的分类准确率和召回率等指标。
基于MATLAB的水果识别的数字图像处理
图像处理（报告）题目：基于MATLAB的水果识别的数字图像处理指导教师：职称：教授学生姓名：学号：专业：院（系）：完成时间： 2016年5月1日目录第一章绪论 (1)第二章数字图像处理基础 (2)2.1图像采集 (2)2.1.1图像的采样 (2)2.1.2图像的量化 (5)2.2 图像处理的编程基础 (9)2.3图像的基本操作 (9)2.3.1图像读入方法 (9)2.3.2 图像显示方法 (10)第三章图像特征提取与分类 (10)3.1 总体设计思路 (10)3.2 图像预处理 (11)3.2.1图像数据获取 (11)3.2.2 图像二值化处理 (12)3.2.3图像边缘检测处理 (15)3.3 图像特征参数计算 (17)3.4结论 (20)3.5结束语 (22)参考文献 (23)第一章绪论随着计算机的普遍使用，人类已经进入了一个高速发展的信息化时代，图像处理技术也愈来愈成为科学技术领域中必不可少的手段。
计算机图像处理及识别是计算机应用技术的一个重要方面，图像识别所提出的问题，是研究用计算机代替人们自动的去处理大量的物理信息，解决人类生理器官所不能识别的问题，从而部分代替人的脑力劳动。
它属于模式识别的范畴，也可以把模式识别狭义的理解为图像识别。
图像识别与图像处理的关系非常密切，互相交错，很难把它们截然分开。
为了进行图像识别，首先要进行图像处理，而有时候处理和识别是同时进行的。
一般来说，图像处理包括图像编码，图像增强，图像压缩，图像复原，图像分割等内容。
对图像处理环节来说，输入是图像（通常是处理过的图像），输出是类别和图像的结构分析。
在图像识别的特征提取过程中，常常也包括图像的分割。
我国是世界蔬菜，水果的生产大国，总产量均居世界第一位。
但由于品种结构不合理，产后商品化处理技术和设备落后，导致产品缺乏市场竞争力，出口数量少，价格低。
在我国，水果分级分类基本上仍由人工完成。
我国拥有世界最大的劳动力市场，人工拣选，分级果蔬产品是现代农副产品分类加工的主要方式。