【水果识别】基于支持向量机SVM实现水果成熟检测系统（含苹果 香蕉 橙子）附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

一、课程设计的内容

本课程设计的核心在于开发一个基于支持向量机（SVM）的水果成熟检测系统，旨在通过图像识别技术自动识别水果的种类并判断其成熟度。考虑到水果的成熟度对口感和营养价值的重要性，以及传统检测方法的主观性和准确度低的问题，本系统采用MATLAB作为开发平台，结合图像处理和SVM分类算法，构建了一个完整的自动化检测系统。该系统包括图像加载、预处理、特征提取、水果种类识别、成熟度识别和一键识别等主要模块，用户可以通过友好的图形用户界面（GUI）轻松操作。在图像加载阶段，系统使用uigetfile函数选择图像文件，并通过imshow函数显示原始图像。随后，图像预处理模块利用颜色转换和二值化技术去除背景，保留水果主体。接着，特征提取模块从预处理后的图像中提取颜色、纹理和形状等关键特征，并确保特征向量长度一致。之后，系统通过加载预训练的SVM模型，利用特征向量预测水果的种类和成熟度。最后，一键识别模块整合了所有步骤，实现了从图像加载到成熟度判断的全自动过程，提高了检测的准确性和效率，减少了人工成本。

二、功能描述

1.图像加载

系统的首要功能是图像加载，用户可以通过点击“载入图像”按钮，选择任意格式的水果图像文件（支持jpg、png、bmp格式）。选中的图像将被加载并在GUI界面上的原始图像区域显示。此功能的实现通过uigetfile函数完成，它允许用户从文件系统中选择图像文件，然后使用imread函数读取图像数据并通过imshow函数在指定的绘图区域展示。加载图像后，系统自动启用图像预处理按钮，便于用户进行下一步操作。

2.图像预处理

图像预处理是系统的第二步，用户点击“图像预处理”按钮后，系统对加载的图像进行一系列处理，包括去除背景、特征增强等操作。具体的预处理过程包括将图像转换为HSV颜色空间，利用饱和度通道进行二值化处理，再通过形态学操作去除背景，并保留水果的主要区域。处理后的图像会在GUI界面的预处理图像区域显示。这一步的目的是提升图像的质量，使后续的特征提取和识别更加准确。

3.图像识别

在完成图像预处理后，用户可以点击“图像识别”按钮进行水果种类识别。系统首先从预处理后的图像中提取特征，包括颜色直方图特征、纹理特征（如局部二值模式，LBP）和形状特征（如面积、周长等）。这些特征被转换为特征向量，并输入预训练的SVM模型进行分类，识别出水果的种类。识别结果在GUI界面的文本区域显示，如“水果类别: Apple”。完成识别后，系统会启用成熟度识别按钮。

4.成熟度识别

在水果种类识别完成后，用户可以点击“成熟度识别”按钮进行水果成熟度的判断。系统再次从预处理后的图像中提取特征，并输入到另一个预训练的SVM模型中进行分类，判断水果的成熟度，如“成熟”或“未成熟”。结果显示在GUI界面的文本区域，并在图像结果区域显示预处理后的图像，同时在标题中显示成熟度信息。

5.一键识别

为了简化操作，系统提供“一键识别”功能。用户只需点击“一键识别”按钮，系统将自动执行图像加载、预处理、种类识别和成熟度识别的所有步骤，最终显示识别结果。这一功能整合了前述所有步骤，使用户能够快速便捷地完成整个识别过程。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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