本文介绍了如何使用MATLAB进行计算机视觉的断裂裂缝识别，包括图像预处理（灰度化、滤波、边缘检测）、特征提取（形状、纹理、颜色）和分类器训练（SVM、k-NN、深度学习），并强调了实际应用中可能需要的调整和优化。
计算机视觉在工程和科学领域中起着重要的作用，其中之一就是断裂裂缝的识别与分析。断裂裂缝的准确识别对于材料科学、土木工程、航空航天等领域的结构安全评估和预防性维护具有重要意义。本文将介绍如何使用MATLAB进行基于计算机视觉的断裂裂缝识别，包括图像处理预处理、特征提取和分类器训练等步骤。
- 图像处理预处理
首先，对输入的图像进行预处理以增强裂缝的可见性。常见的预处理步骤包括灰度化、滤波和边缘检测。
（1）灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理步骤。可以使用MATLAB中的rgb2gray函数实现。
grayImage = rgb2gray(rgbImage);
（2）滤波：对灰度图像进行滤波以减少噪声。常用的滤波器包括高斯滤波器和中值滤波器。
filteredImage = medfilt2(
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