基于计算机视觉的水果分类识别系统——Matlab实现

最新推荐文章于 2024-05-21 10:56:14 发布
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本文介绍了基于计算机视觉的水果分类识别系统，利用Matlab平台，通过数据集准备、图像预处理、特征提取（使用AlexNet预训练模型的CNN）、SVM分类器训练，实现了对60种水果的准确识别。

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基于计算机视觉的水果分类识别系统——Matlab实现

随着计算机视觉技术的不断发展，基于图像识别的应用场景越来越广泛。本文介绍一种基于计算机视觉的水果分类识别系统，在Matlab平台上实现。

一、数据集准备

数据集是机器学习任务的核心，本系统使用了Kaggle网站上的“Frutivorous”数据集。该数据集包含60类水果的图像，每类水果有100张图片，共计6000张图像。

二、图像预处理

对于图像识别任务，数据预处理非常重要。我们对数据进行裁剪、大小归一化和灰度化等处理，使每张图片的格式统一。具体实现代码如下：

% 读取图片
I = imread(filename);

% 裁剪图片
I = imcrop
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基于 MATLAB GUI 的水果分类系统
2301_79325657的博客
08-07 306
在进行图像分类任务之前，需要准备好训练数据集。其中包括苹果，香蕉，樱桃，柠檬，桔子，西瓜等常见的水果。本文将介绍一种基于 MATLAB GUI 的水果分类系统，通过使用一些常见的图像处理算法和机器学习算法，能够对不同种类的水果进行分类识别。在 MATLAB 中，我们可以使用很方便的深度学习框架 —— Deep Learning Toolbox 来调用 VGG16 模型，并利用其提取出每张图片的特征向量。最后，我们需要将上述过程整合到一个用户友好的界面中，使得用户可以方便地对待分类的水果图片进行识别。
【水果分类】基于计算机视觉实现水果识别分类含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-30 2138
1 简介 通过MATLAB编写程序，进行对水果的识别与分类。在生产与生活中图像识别有着广泛的应用，目前市场上的水果分拣基本上任由人工完成，生产效率低，且肉眼判断品质好坏不精确。本设计对于水果的识别与分类可以应用到果园的水果采摘与分类装箱，有较好的现实意义。 2 部分代码 clear;clc;close all;%%%%%%%%%%%%%%%%% 读取原图，并处理成二值图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%I=imread('梨2.jpg');%I=imread('桃子2.jpg'
数字图像处理（五）——形态学
朱坚强的博客
12-22 2964
概述 基本思想： 用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到对图像分析和识别的目的 基本运算： 膨胀、腐蚀、开操作、闭操作 数学基础： 集合论 结构元素： 原始图像需要扩充使得结构元素位于原始图像边缘时扩充部分可以涵盖整个结构元素。 二值图像形态学基本操作 一、腐蚀操作 结构元素B全部位于A中对应的位移量z，故会削弱边界 效果： 是一种收缩或细化的操作。 二、膨胀操作 结...
使用计算机视觉实现水果识别——Matlab源代码分享
qq_39605374的博客
06-29 663
对于水果识别任务而言，我们可以使用 FIDS30 常见水果数据集。该数据集包含了 6 个大类别，30 个小类别，每个子类别有 100 张图片，共计 18000 张图片。本篇文章介绍了使用 Matlab 实现水果识别的方法，主要包括数据集加载、算法框架、代码实现等部分。基于经典的 CNN 算法，我们训练了一个水果识别模型，并通过测试集测试了其准确性。在本文中，我们使用 CNN 对数据集进行训练，并使用训练好的模型进行水果识别。为了保证模型泛化能力，我们需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集三个部分。
基于计算机视觉的水果识别系统
code_welike的博客
06-29 626
这些单元构成了每个图像的特征向量，我们可以使用这些向量作为输入来训练分类器来实现水果的分类。以上程序中，data为图片数据的根目录，程序将从该目录下读取不同类型的水果图片，并进行预处理、特征提取、分类器训练和测试评估。同时，程序使用了图像识别工具箱中的函数，让我们更加便捷地实现了水果识别的功能。数据集获取完成后，我们需要对它进行预处理，包括图像大小、图像质量、背景去除等操作。我们可以将一部分数据集保留作为测试数据集，用分类器来预测不同水果图片的种类，并计算预测结果的准确率和召回率等指标来评估分类器的性能。
基于计算机视觉实现水果分级系统——含Matlab源码
CodeVorter的博客
08-07 707
通过以上介绍，我们可以看到计算机视觉在水果分级上的应用可能性，虽然还有很多技术难题需要攻克，但我们相信随着技术的不断升级和发展，它一定会为我们带来更多惊喜。在实际应用中，我们可以通过增加样本量、调整阈值、改进特征点提取算法等方式来优化模型，并应用到生产中，实现自动化智能分级。2.图像处理：利用Matlab提供的图像处理工具对苹果进行分割、去噪和二值化等操作，以便更好地提取苹果的特征信息。4.分类判别：通过训练和比较，将输入的苹果图像匹配到最相似的已有等级中，从而实现水果分级的目的。
基于计算机视觉实现水果蔬菜识别——含Matlab源码
PixelLogic的博客
08-09 789
特征的选取对分类器的性能有很大影响，常用的特征选择方法包括主成分分析、信息增益等。首先需要采集包含不同种类水果和蔬菜的图片作为训练集和测试集，对图片进行预处理操作，包括图像大小统一、灰度化、二值化等。本文采用支持向量机分类器进行分类，通过调整分类器的参数和核函数，可以提高分类器的准确率。fprintf(‘测试图片属于%s,预测准确率为%.2f %%\n’,labelIdx{1},max(scores)*100);将训练好的模型用于新数据的识别，判断输入图片为哪种水果蔬菜，同时计算分类器的准确率和召回率。
基于alexnet的水果分类系统(MATLAB版)
最新发布
11-14
本资源文件夹提供的基于AlexNet的水果分类系统，专为MATLAB环境设计，是一个完整的机器学习工程项目。它不仅包含了用于训练和分类的模型文件，而且还提供了便捷的GUI应用程序，使得用户能够直观地看到识别结果和性能...
【图像配准】基于matlab相邻近似特征ASS算法实现光学与SAR图像配准【含Matlab源码 4020期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
03-01 1030
相邻近似特征ASS算法实现光学与SAR图像配准 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于Matlab编写CNN神经网络的水果识别分类系统
qq1744828575的博客
05-21 785
一、项目背景与目标随着人工智能技术的发展，深度学习在图像识别领域取得了显著成果。本项目旨在利用Matlab编写卷积神经网络（CNN）实现水果的自动识别与分类，以提高水果分类的准确性和效率，助力农业现代化和智能化。二、技术原理与方案技术原理：本项目采用卷积神经网络（CNN）作为核心技术。CNN通过多层卷积和池化操作提取图像特征，最后通过全连接层进行分类。Matlab作为强大的科学计算软件，提供了丰富的神经网络工具箱，便于构建和训练CNN模型。
水果识别系统
04-08
给出一张柑橘图片，该系统能够自动抠出大概有多少个柑橘
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09-10
基于MATLAB的水果分级自动识别，利用手机端获取苹果的样本图像，应用MATLAB软件编程实现了对样本图像的预处理，包括图像滤波、图像填充、图像灰度化、图像二值化以及特征量提取等
基于机器视觉的水果的自动分级系统的设计
Happyday763的博客
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形态学水果蔬菜识别 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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机器视觉杨桃分级系统 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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11-25 4578
毕设题目：Matlab水果识别分级 完整代码，方可直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
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