编号：B363
大小：5.6M
环境：Matlab2018
简介：本项目针对多种常见水果混合的图像，利用 Matlab 软件，对水果的识别进行研究。根据水果和背景的差别选取阈值，对去噪增强对比度后的图像进行二值化处理。再对图像进行边缘检测，选定连通区域，标记后再对不同种水果的颜色，形状，大小等特征进行快速识别水果，从而实现对水果的正确分拣。

设计方案：

在计算机中，图像由像素逐点描述，每个像素点都有一个明确的位置和色彩数值。使用 Matlab 软件读取图像，以矩阵形式存放图像数据，其扫描规则是从左向右，从上到下。

对于一副水果图像为了处理方便，我们首先要把彩色图像转化为灰度图像。然后对图像进行二值化处理来获得每个水果的区域特征。

在水果与背景接触处二值化会导致图像边缘部分有断裂，毛躁的部分。所以采用边缘提取以弥补断裂的边缘部分，然后基于数学形态算子对图像进行去除断边，图像填充等必要的后续处理。经过图像分割后，水果和背景很明显地被区分开来，然后需要对每种水果的特征进行提取。

先对图像进行标签化，所谓图像的标签化是指对图像中互相连通的所有像素赋予同样的标号。经过标签化处理就能把各个连通区域进行分离，从而可以研究它们的特征。

使用说明：

FruitRecognitionCode.m 文件 水果识别的算法代码FruitRecognition.m 文件 水果识别的应用代码

水果识别算法添加中文注释，增添了显示分类结果

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频