matlab识别水果源码（matlab识别水果种类）
本文目录一览：
- 1、用MATLAB通过颜色分析进行熟苹果和生苹果的识别，应该怎么做？在颜色处理上应该怎么做？怎么提取颜色特征
- 2、识别水果软件
- 3、有没有可以参考的用MATLAB神经网络实现图像识别的源代码
- 4、如何用matlab识别出一个红色的近圆形物体 如苹果 番茄 有用答案者给高分
- 5、用Matlab语言编程：辨别水果，例如照几张不同水果的照片输入，照片要从几个方位照，通过程序辨别出哪种水
- 6、求求 基于彩色阈值变换的香蕉彩色图像分割的Matlab程序
用MATLAB通过颜色分析进行熟苹果和生苹果的识别，应该怎么做？在颜色处理上应该怎么做？怎么提取颜色特征
matlab 提取RGB颜色分量
a=imread('keli.tif');
[r,c,d]=size(a);
%提取红色分量
red=a;
red(:,:,1)=a(:,:,1);
red(:,:,2)=zeros(r,c);
red(:,:,3)=zeros(r,c);
red=unit8(red);
red=uint8(red);
subplot(131),imshow(red);
%
提取绿色分量
green=zeros(r,c);
green(:,:,2)=a(:,:,2);
green(:,:,1)=zeros(r,c);
green(:,:,3)=zeros(r,c);
green=uint8(green);
subplot(132),imshow(green);
%提取蓝色分量
blue=zeros(r,c);
blue(:,:,1)=zeros(r,c);
blue(:,:,2)=zeros(r,c);
blue(:,:,3)=a(:,:,3);
blue=uint8(blue);
subplot(133),imshow(blue);
识别水果软件
1 水果图像的增强和分割
在计算机上，图像由像素逐点描述，每个像素点具有一个明确的位置和色彩数值。用Matlab软件读取图像，以矩阵的形式存放图像数据，其扫描规则是从左向右，从上到下。为处理方便，把原始的彩色图像转换为灰度图像，如图1（a）所示。
利用Matlab软件和BP神经网络快速识别水果实现分拣
采用中值滤波法对灰度图像进行去噪处理。中值滤波是抑制噪声的非线性处理方法，本文用中值滤波法处理3×3像素的局域图像，把9个灰度值按从小到大的顺序排序后，以第5个（即中央）序号的灰度值作为目标像素的灰度值。中值滤波对于滤除图像中的椒盐噪声非常有效[5]，去噪后的图像如图1（b）所示。
为了得到更清晰的图像，再对图像进行锐化处理，采用反锐化掩模的方法。反锐化掩模法是一种常用的图像锐化方法，其算法表达式为：
利用Matlab软件和BP神经网络快速识别水果实现分拣
式中，f（x,y）为处理前的图像；f′（x,y）为用人为方法将f（x,y）模糊以后得到的图像；g（x,y）为锐化处理后的图像；c（c1）为比例常数，根据具体情况选定。反锐化掩模法有效地提高了高频成分，使模糊呆板的图像变得具有清晰感和生动感[6]，图1（c）是锐化后的结果。
经过去噪和对比度增强，就可以对图像目标进行提取分割。图像阈值分割是最常用的图像分割技术，主要利用了图像中背景与对象之间的灰度差异[6]。只要阈值选取合适，将每个像素与之比较，进行二值化处理，就可以很好地将对象从背景中分离出来。取阈值为0.34，图2（a）是二值化后的结果。从图2（a）中可以发现水果中有很多空洞，且水果的边缘处有断裂现象，所以采用边缘提取以弥补断裂的边缘部分，然后基于数学形态学算子对图像进行去除断边、图像填充等必要的后续处理。
索贝尔算子（Sobel operator）是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel（Isotropic Sobel）算子，也有两个，一个是检测水平边沿的 ，另一个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel算子和普通So
有没有可以参考的用MATLAB神经网络实现图像识别的源代码
水果识别。我以前做过，但不是根据BP神经网络。
你可以根据每一个水果的弧度 面积 色素比等判断出每一个水果。
如何用matlab识别出一个红色的近圆形物体 如苹果 番茄 有用答案者给高分
1红色信息：
RGB转HSV空间matlab识别水果源码；然后根据红色matlab识别水果源码的H/S/V分量值 找出可能matlab识别水果源码的区域
2近圆形：
检测出红色区域之后根据区域形状二值化matlab识别水果源码，闭运算连通苹果区域
再进行模板匹配：
去知网上根据关键词找找论文
用Matlab语言编程：辨别水果，例如照几张不同水果的照片输入，照片要从几个方位照，通过程序辨别出哪种水
这个主要是图片的特征提取，你可以看下regionprops()函数。
可能它们在表明特征上不同，如，假设一个水果色泽均匀，一个不均匀，利用regionprops()看图像能够被分成几个连续的块，就可以判别了。
方法上是这样的。可以借一本数字图像处理的书，一般都有介绍。
求求 基于彩色阈值变换的香蕉彩色图像分割的Matlab程序
这个具体的代码就没有了哦 只能是建议了
1) rgb模型3个通道
imgr=img1(:,:,1);
imgg=img1(:,:,2);
imgb=img1(:,:,3);
得到灰度直方图 imhist（imgr）
2)简单的二值化 im2bw 或者edge.
3)特征提取。根据香蕉、草莓、奇异果的特征统计出各自的个数。
从实验步骤的描述来看，已经二值化了，特征提取应该是提取形状特征，
建议提取hu不变距（百度搜索就有）
统计个数的话 欧式距离相减下 应该就可以了
