智能垃圾分类系统代码C语言

在C语言中实现智能垃圾分类系统涉及到一些基本的计算机视觉、人工智能以及数据处理技术。下面是一个简单的示例，展示如何使用C语言实现基础的图像识别功能来区分常见的垃圾类别（如纸张、塑料、玻璃、金属等），但这并不是一个完整的系统，而是一种简化版的基本思路：

#include <stdio.h>
#include <opencv2/objdetect.hpp> // OpenCV库用于图像处理

// 定义预训练的分类器（如Haar特征分类器）
cv::CascadeClassifier classifier;

// 加载分类器
if (!classifier.load("haarcascade_trash.xml")) {
    printf("Failed to load classifier\n");
    return;
}

// 图像读取函数
void classify_image(const char* image_path) {
    cv::Mat img = cv::imread(image_path);
    if (img.empty()) {
        printf("Could not read the image\n");
        return;
    }

    // 转换为灰度图像
    cv::Mat gray_img;
    cv::cvtColor(img, gray_img, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 进行垃圾检测
    std::vector<cv::Rect> objects;
    classifier.detectMultiScale(gray_img, objects);

    for (const auto& obj : objects) {
        cv::rectangle(img, obj, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); // 绿色边界框表示垃圾区域
        // 这里可以简单地根据对象位置判断类别，比如接近垃圾桶的位置可能是纸张，远离的是塑料瓶等
        // 对每个检测到的对象做更复杂的分析和分类，这将需要机器学习模型（例如SVM、神经网络）来完成
    }

    // 显示结果
    cv::imshow("Detected Objects", img);
    cv::.waitKey();
}

int main() {
    classify_image("test.jpg"); // 替换成实际的图片路径
    return 0;
}