MATLAB图像处理与模式识别的多类别水果自动识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了水果图像的自动化识别。系统包含图像预处理、多特征提取（颜色、形状、纹理）以及分类识别模块，可准确识别至少5种常见水果，适用于农业检测与智能分拣场景。

详 情 说 明

基于图像处理与模式识别的多类别水果自动识别系统

项目介绍

本项目是一个基于数字图像处理与模式识别技术的多类别水果自动识别系统。系统能够对输入的常见水果图像进行自动分析和分类，实现高效准确的水果识别。核心功能包括图像预处理、多特征融合提取、机器学习分类识别以及结果可视化展示，支持单张图片和批量图片两种处理模式。

功能特性

• 图像预处理：支持对输入水果图像进行去噪、对比度增强、尺寸标准化等预处理操作，提升图像质量
• 多特征提取：采用颜色特征（颜色直方图）、形状特征（形状描述子）和纹理特征相结合的多特征提取方法
• 智能分类识别：实现苹果、香蕉、橙子、草莓、梨等5种常见水果的自动识别分类
• 可视化展示：直观显示识别结果，包括识别类别、置信度等关键信息
• 双模式处理：支持单张图片识别和批量图片自动识别两种工作模式
• 多样化输入：支持从本地文件导入或摄像头实时采集图像
• 全面输出：提供识别结果、置信度、特征可视化、文本报告和标记图像等多种输出形式

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动水果识别系统
2. 选择输入模式：根据需求选择单张图片识别或批量处理模式
3. 输入图像：通过文件浏览器选择本地图像文件或启用摄像头实时采集
4. 处理识别：系统自动完成预处理、特征提取和分类识别流程
5. 查看结果：在界面中查看识别结果、置信度及相关可视化信息
6. 保存输出：可选择保存标记图像和生成文本报告

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+ 或 Linux Ubuntu 16.04+
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件配置：内存不少于4GB，存储空间不少于2GB
• 图像输入：支持JPG、PNG、BMP等格式，建议分辨率不低于200×200像素

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制核心，承担着用户界面管理、处理流程调度和功能模块集成的关键角色。它实现了系统初始化配置、图像输入输出管理、预处理算法调用、多特征提取协调、分类识别执行以及结果展示控制等全套功能，确保各个处理环节有序衔接，为用户提供完整的自动化水果识别解决方案。