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基于matalb GUI水果分类系统

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发表于 2021-6-21 14:24 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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/ Z3 _9 z3 g( x% `4 p" ]
一、简介
$ T; q8 n6 |! B( r4 y根据颜色的方法来进行定位水蜜桃、苹果等,我们知道苹果属于红色,我们只要设置好rgb三通道的色彩分量,即可将红色区域给置1,其他非红色区域给置0.留下苹果的颜色。再利用rectangle函数即可定位出原图的位置。该类课题可以拓展到很多其他的应用,如安全帽识别,路锥识别,彩色球识别,交通标志识别等等。
3 U& ?7 O$ u5 V0 s/ \7 i3 R- v6 G: V2 J3 l1 b6 R

* G" W  Z- q5 u; A9 A5 ~0 D7 ~
2 o6 O& g$ P' E# j; R; ?二、源代码$ |! s, ^* ~/ |" S0 S4 [. E. J+ a. W

. h1 b5 B  L7 X
  • %1读取原图,并处理成二值图像
  • I=imread('水果分类实验图像.jpg');
  • I2=rgb2gray(I);
  • BW=im2bw(I2,0.9);
  • total=bwarea(~BW)
  • figure,subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始图像');
  • subplot(1,3,2),imshow(I2),title('灰度图像');
  • subplot(1,3,3),imshow(BW),title('二值图像');
  • %2进行边缘检测 得到了不连续的图形边界(采用sobel算子或区域增长)
  • %3得到各个图形的连续边界
  • SE=strel('rectangle',[40 30]);  % 结构定义
  • J2=imopen(BW,SE);            % 开启运算
  • figure,imshow(J2),title('对二值图像进行开运算后的结果图像');
  • SE=strel('square',5); % 定义3×3腐蚀结构元素
  • J=imerode(~J2,SE);
  • BW2=(~J2)-J;        % 检测边缘
  • figure,imshow(BW2),title('3*3腐蚀运算后的图像边界轮廓');
  • %填充了已有的检测的连续形状边界
  • B = imfill(BW2,'holes');
  • B = bwmorph(B,'remove');
  • figure,imshow(B),title('提取出的边界图像');
  • %3-2将不同的图形进行分别标记,num表示连接的图形对象的个数
  • [Label,num] = bwlabel(B,8);
  • %得到各个图像的边界像素的数组
  • %4计算各个图形单元的周长   用连接像素点或数边界像素点个数的方法   numPoints数组表示各个图形边界的像素个数(即用个数来表示周长)
  • %num = max(max(Label));
  •     for i = 1 : num
  •         Premeter(i) = 0;
  •     end
  •     [row,col] = size(Label);
  •     for i = 1 : row
  •         for j = 1 : col
  •             if(Label(i,j) > 0)
  •                 Premeter(Label(i,j)) = Premeter(Label(i,j)) + 1;    %计算标记后的各块图形边界中像素的个数的总数
  •             end
  •         end
  •     end
  • %5计算各个图形单元的面积
  • FilledLabel = imfill(Label,'holes');  %填充打过标记的边界线中间围成的图形区域
  • figure,imshow(FilledLabel),title('打过标记后并已被填充的结果图像');
  • for i = 1 : num
  •     Area(i) = 0;
  • end
  • : {: D8 P0 K% z+ Y
. C5 ]8 T- }. S0 s

' C: _) u  E8 z0 Q7 o

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