基于MATLAB的机器视觉图像识别与模式分类系统

资 源 简 介

本项目提供完整的图像识别与模式分类解决方案，支持图像灰度化、滤波、边缘检测与二值化等预处理流程，集成多种模式分类算法，并配备直观交互界面，便于用户调试参数并实现高效检测。

详 情 说 明

基于机器视觉的图像识别与模式分类系统

项目介绍

本项目是一个集成了图像处理、特征提取与模式分类功能的综合系统。它能够对输入的图像进行一系列预处理操作，并运用机器学习算法实现目标的自动识别与分类。系统提供直观的交互界面，方便用户调整参数、训练模型并评估系统性能，适用于科研、教学及工业检测等多个场景。

功能特性

• 图像预处理: 提供灰度化、多种滤波（如高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（如Canny、Sobel）以及二值化等基础图像处理功能。
• 特征提取: 从预处理后的图像中提取关键特征，为后续分类任务提供有效输入。
• 模式识别与分类: 集成多种经典机器学习分类器（如SVM、KNN、决策树等），可对图像中的目标进行检测与分类。
• 交互式界面: 用户可通过图形界面实时调整处理参数，并即刻观察处理效果与识别结果。
• 模型训练模块: 支持用户导入带标签的自定义数据集，训练并保存专属的分类模型。
• 性能评估: 系统能够自动计算并生成评估报告，包含准确率、召回率、F1分数及处理时间等关键指标。

使用方法

1. 启动系统: 运行主程序文件以启动图形用户界面。
2. 图像输入: 通过界面菜单加载单张待处理的图像或整个测试数据集。
3. 参数设置: 在相应面板调整图像预处理步骤的参数或选择/配置分类算法。
4. 执行处理: 点击“运行”或相应功能按钮，系统将执行处理流程并显示原图与结果图的对比。
5. 模型训练（可选）: 在“训练”模块中，选择已准备的数据集，设置训练参数，开始训练并保存新模型。
6. 查看结果: 处理或识别完成后，界面会标注出目标区域及类别，并可查看详细的性能评估报告。

系统要求

• 操作系统: Windows 10 / 11 或 Linux 发行版 (如 Ubuntu 18.04+) 或 macOS 10.14+
• 软件环境: MATLAB R2020b 或更高版本
• 硬件建议: 内存不低于 8GB，推荐使用独立显卡以获得更佳的处理速度

文件说明

main.m 文件是本系统的核心入口与控制中枢，它主要实现了图形用户界面的构建与事件驱动逻辑，负责调用底层的图像处理、特征提取、模型训练及分类识别等功能模块，并将最终的处理结果和性能数据在界面中进行集成展示。具体而言，该文件统筹管理了从图像载入、参数传递、算法执行到结果渲染的完整工作流程。