基于MATLAB的水果特征精确提取与分类系统

资 源 简 介

该系统运用MATLAB图像处理与机器学习工具箱，实现水果图像预处理、区域分割和多维度特征提取（颜色、形态、纹理），并自动完成水果类别精确识别。支持批量图像处理，提升分类效率与准确性。

详 情 说 明

基于计算机视觉的水果特征精确提取与分类系统

项目介绍

本项目是一个利用 MATLAB 图像处理与机器学习技术的水果智能识别系统。系统能够对输入的彩色水果图像进行自动预处理、精确区域分割和多维度特征提取，并结合支持向量机（SVM）等分类算法实现水果类别的准确识别。该系统支持批量图像处理，可生成包含颜色、形状、纹理等20余项特征的分析报告，为水果质量评估与分类研究提供高效工具。

功能特性

• 自动化图像预处理：采用色彩空间转换与区域生长算法，实现复杂背景下水果主体的精准分割
• 多尺度特征融合：同步提取颜色直方图统计量、形态学形状描述子与灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征
• 智能分类识别：结合PCA降维与交叉验证的SVM分类模型，实现多类别水果的快速准确识别
• 批量处理能力：支持多图像队列处理，自动生成特征矩阵与可视化分析图表
• 专业报告输出：输出PDF格式统计报告，包含特征重要性排序与分类性能评估

使用方法

1. 数据准备：将待处理水果图像（JPG/PNG格式）存放于指定目录，可选配标签CSV文件
2. 参数配置：在main.m中设置图像路径、分类器参数与输出目录
3. 执行程序：运行主程序启动自动化处理流程
4. 结果获取：在输出目录查看特征矩阵文件、可视化图表及分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 18.04+
• MATLAB版本：R2020b及以上
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：内存≥8GB，支持OpenGL的显卡

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体包括图像数据批量读取与标准化预处理、基于区域生长的水果目标分割、多维度特征参量同步提取、机器学习模型训练与分类决策、结果可视化图表自动生成以及分析报告文档格式化输出等功能模块。