基于机器视觉实现苹果疾病识别分类附MATLAB代码

基于机器视觉实现苹果疾病识别分类附MATLAB代码

近年来，机器视觉技术在农业领域得到了广泛应用，其中之一就是通过图像处理和机器学习算法来识别农作物的疾病。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于机器视觉的苹果疾病识别分类，并提供相应的源代码。

1. 数据收集和准备
   首先，我们需要收集一组包含不同类别的苹果疾病图像的数据集。这些图像应该包括正常苹果以及不同类型的疾病，如黑星病、炭疽病等。确保数据集中每个类别都有足够的样本数量，以便训练和评估模型。

在收集图像后，我们需要对它们进行预处理。这包括调整图像的大小和色彩空间，并进行必要的增强操作，如对比度增强和噪声去除。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，可以帮助我们完成这些任务。

2. 特征提取
   在进行分类之前，我们需要从图像中提取有用的特征。这些特征应该能够区分不同的苹果疾病。常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征和形状描述符等。

在MATLAB中，我们可以利用图像处理工具箱和计算机视觉工具箱来提取这些特征。下面是一个示例代码片段，演示如何提取图像的颜色直方图特征：

% 加载图像
image = imread('apple.jp