本文介绍了如何使用Matlab基于LBP（Local Binary Patterns）进行果实病害检测和分类。首先，加载并预处理图像，然后通过直方图均衡化增强图像，接着使用阈值分割进行图像分割。接着，定义LBP算子，提取特征，并构建训练集和测试集，用支持向量机训练分类器。文章提供了整个流程的概述和关键步骤。
基于Matlab的LBP果实病害检测分类
LBP（Local Binary Patterns）是一种常用的纹理特征描述方法，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。在本文中，我们将使用Matlab编程语言来实现基于LBP的果实病害检测和分类算法。
首先，我们需要加载并预处理果实图像。我们可以使用Matlab的Image Processing Toolbox来完成这些任务。对于每个果实图像，我们可以执行以下步骤：
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加载图像：使用imread函数加载图像文件，并将其转换为灰度图像。例如，对于一个名为"fruit.jpg"的图像文件，我们可以使用以下代码加载图像：
img = imread('fruit.jpg'); grayImg = rgb2gray(img)
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