基于MATLAB和LibSVM的水果图像分类系统实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中设计与实现了基于LibSVM的水果图像分类系统。系统通过对苹果、香蕉、橙子、草莓、葡萄五种水果的图像进行预处理、特征提取及支持向量机训练，实现高效准确的自动化分类。

详 情 说 明

基于支持向量机的水果图像分类系统

项目介绍

本项目开发了一个基于支持向量机（SVM）的图像分类系统，专门用于水果图像的自动识别与分类。系统针对五种常见水果（苹果、香蕉、橙子、草莓、葡萄）进行优化，通过完整的图像处理流程（包括图像预处理、多维度特征提取和机器学习模型训练），实现对输入水果图像的准确类型识别。该系统可作为计算机视觉和模式识别技术在农业领域的应用示例。

功能特性

• 自动化图像预处理：自动完成图像尺寸标准化（统一调整为256×256像素）和色彩空间转换。
• 多维度特征提取：综合提取图像的颜色直方图、纹理特征和形状特征，构建鲁棒的特征向量。
• 高效模型训练：基于LibSVM工具箱实现支持向量机分类模型的训练与优化。
• 全面结果分析：提供详细的分类报告，包括类别标签预测、混淆矩阵分析及单图分类置信度评分。
• 结果可视化：生成分类结果对比图，直观展示识别效果。

使用方法

1. 准备数据

• 训练数据：将五大类水果图像（每类约200-300张）按类别存放于指定目录。
• 测试数据：将待分类的JPG/PNG格式图像存放于测试目录。

2. 模型训练

运行训练脚本，系统将自动执行预处理、特征提取和模型训练，并生成SVM模型文件（.mat格式）。

3. 图像分类

运行分类脚本，加载已训练模型并对测试图像进行分类，生成包含预测结果和准确率统计的报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB（建议R2018a或更高版本）
• 必要工具箱：LibSVM工具箱、图像处理工具箱
• 硬件建议：4GB以上内存，支持常见图像处理操作

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与执行功能，其实现了完整的分类工作流程控制，包括系统初始化与路径配置、训练与测试模式的选择判断、图像数据的批量读取与预处理操作、多维特征向量的提取与数据集构建、基于LibSVM的模型训练、保存及加载、对测试图像的分类预测与置信度计算，以及最终分类结果的可视化展示与性能报告生成。