基于MATLAB的机器视觉图像分类与对象检测系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建完整的机器视觉算法框架，实现图像预处理、特征提取、分类识别和对象定位功能。系统能够自动分析输入图像，识别特定目标物体并进行分类标注与位置定位，适用于工业质检等应用场景。

详 情 说 明

基于机器视觉与模式识别的图像分类与对象检测系统

项目介绍

本项目是一个集成了图像预处理、特征提取、分类识别与对象定位功能的完整机器视觉算法框架。系统能够对输入的图像进行自动化分析，准确识别其中的目标物体，并进行分类标注与精确定位。该系统适用于工业质量检测、智能安防监控、自动驾驶环境感知等多种实际应用场景。

功能特性

• 图像预处理：支持图像尺寸归一化、噪声滤波、对比度增强等操作，提升图像质量。
• 特征提取：采用先进的图像特征描述算法，有效捕捉目标的关键信息。
• 分类识别：集成多种机器学习分类器，输出目标类别标签及置信度评分。
• 对象定位：精确检测图像中目标物体的位置，返回其边界框坐标。
• 结果可视化：自动生成带有检测框与类别标签的标注图像。
• 批量处理：支持批量输入多张图像进行高效分析。
• 报告生成：输出文本格式的详细检测报告，包含时间、目标数量等汇总信息。

使用方法

1. 准备输入图像：将待分析的JPEG或PNG格式图像（分辨率128x128至1920x1080）放置在指定输入目录。
2. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动读取并处理图像。
3. 获取输出结果：

- 在输出目录查看生成的标注图像。 - 查看生成的文本报告文件，获取分类结果、边界框坐标及检测统计信息。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / Linux distributions (Ubuntu 16.04+) / macOS 10.14+
• MATLAB：版本 R2018a 或更高版本
• 内存：至少 4 GB RAM（处理高分辨率图像建议 8 GB 或以上）
• 磁盘空间：至少 2 GB 可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度中枢，负责整合并调用各个功能模块。其主要能力包括：初始化系统运行环境与参数配置，按序执行图像读取与预处理流程，驱动特征提取与分类识别算法，完成目标对象的定位与边界框计算，控制结果可视化图像的生成与标注，以及最终汇总所有检测数据并输出详细的文本报告。此外，它还负责管理整个批处理任务的流程。