基于形态学的水果识别算法及Matlab实现

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本文探讨了一种计算机视觉技术在农业领域的应用,即基于形态学的水果识别算法。通过图像灰度化、高斯滤波、二值化、腐蚀与膨胀操作,以及连通区域分析进行水果定位。接着,提取水果特征,如颜色和纹理,实现分类识别。提供了Matlab实现代码,适用于算法扩展和改进。

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基于形态学的水果识别算法及Matlab实现

近年来,随着计算机视觉技术的发展,图像处理在农业领域的应用也越来越广泛。本文提出了一种基于形态学的水果识别算法,并给出了Matlab实现代码。

算法流程如下:

  1. 将原始图像进行灰度化,并使用高斯滤波器进行平滑处理。

  2. 对图像进行二值化处理,使水果区域变为白色,背景变为黑色。

  3. 利用腐蚀操作去除噪点,并利用膨胀操作将水果区域恢复为原来大小。

  4. 利用连通区域分析算法对图像进行分割,得到水果区域的位置和大小信息。

  5. 对每个水果区域进行特征提取,如颜色、纹理等特征,并根据这些特征进行分类识别。

Matlab实现代码如下:

% 读取原始图像
img = imread('fruit.png')
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