MATLAB图像处理与机器学习的水果分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB，通过图像处理技术提取水果的颜色、形状和纹理特征，结合机器学习算法实现自动分类。支持苹果、香蕉、橙子等常见水果的识别，具备高效、准确的视觉分析能力。

详 情 说 明

水果特征提取与分类系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的应用程序，专注于利用图像处理和机器学习技术对水果图像进行自动化分析与识别。系统能够提取水果的关键视觉特征（包括颜色、形状、纹理），并运用支持向量机（SVM）算法实现高精度的水果分类。该系统适用于农业产品质量评估、食品行业自动化分拣及零售智能识别等多种场景。

功能特性

• 图像处理：集成图像预处理与分割技术，有效分离水果目标与背景。
• 多特征提取：自动提取水果图像的多种特征，包括颜色直方图与均值、形状轮廓参数、纹理复杂度指标。
• 机器学习分类：采用支持向量机（SVM）模型，对处理后的特征数据进行分类识别，并输出分类置信度。
• 批量处理能力：支持一次性导入多张水果图片进行批量特征提取与分类，提升效率。
• 数据可视化：提供直观的可视化结果，如特征分布图和分类结果对比图，便于分析和验证。
• 灵活输入输出：支持JPEG、PNG格式图像输入；输出详细的特征向量数据与分类报告。

使用方法

1. 准备数据：将待分析的水果图像（JPEG或PNG格式）放置在指定文件夹。如有训练需求，请准备带有类别标签的图像集。
2. 运行系统：在MATLAB环境中运行主程序文件。
3. 交互操作：根据程序提示，选择运行模式（如单张图像分析、批量处理或模型训练），并指定图像文件路径。
4. 获取结果：程序执行完毕后，将在命令行窗口和生成的图表中显示特征数据、分类结果及可视化图表。

系统要求

• 软件平台：需要安装MATLAB（建议版本 R2018a 或更高版本）。
• 必要工具箱：系统运行需依赖 MATLAB 的 Image Processing Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程与功能。它负责协调整个应用程序的执行顺序，具体实现了用户交互界面以接收输入指令与参数，完成了从图像读取、预处理、目标分割到多种视觉特征（颜色、形状、纹理）提取的全过程，并集成了机器学习分类模型的训练与预测功能，同时最终将特征数据、分类结果以及相应的可视化图表呈现给用户。