MATLAB水果草莓检测(完美运行,GUI界面)
立即下载
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