基于HU不变矩的树叶识别算法实现及matlab代码

基于HU不变矩的树叶识别算法实现及matlab代码

在计算机视觉领域，树叶识别一直是一个比较有挑战性的问题。本文介绍了一种基于HU不变矩的树叶识别算法，并提供了相应的matlab代码。

首先，我们需要获取树叶的图像并进行预处理。预处理包括图像去噪、灰度化以及二值化等步骤。这些步骤的目的是为了提高后续处理的准确率。

接下来，我们需要提取树叶的轮廓。对于轮廓的提取，我们可以使用边缘检测算法。这里我们选择了Canny算子来进行边缘检测。

接着，我们对树叶轮廓进行特征提取。在特征提取方面，我们采用的是HU不变矩。HU不变矩是一种常见的形状描述方法，它可以描述物体的几何特征，如面积、重心、惯性矩等。

最后，我们使用支持向量机对树叶进行分类。我们使用了libsvm库来训练和测试支持向量机模型。该模型可以将不同形状的树叶进行分类。

以下是完整的matlab代码实现:

% 图像预处理
I = imread('leaf_image.jpg');
I = imnoise(I,'gaussian');  % 加入高斯噪声
I_gray = rgb2gray(I);
I_bw = im2bw(I_gray,graythresh(I_gray));%通过otsu找到最佳阈值
figure;subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(I_gray);title('灰度化