基于MATLAB的稻米统计系统 针对给定的稻米的图像，利用MATLAB编写程序，实现稻米的识别，并统计数量。要求对5帧稻米图像进行测试并统计结果，统计精度应在60%以上。并完成GUI界面小程序的制作。

这是一个比较复杂的任务，需要使用 MATLAB 中的图像处理和机器学习功能。以下是大致的实现思路：

1. 对稻米图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等，以便于后续的特征提取和分类。

2. 提取稻米图像的特征，包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。可以使用 MATLAB 中的各种图像特征提取函数，如 colorhistogram、regionprops、GLCM 等。

3. 使用机器学习算法对稻米进行分类，可以使用支持向量机、决策树、神经网络等算法。需要先准备好带标签的训练数据集，包括各种不同品种的稻米图像。

4. 对测试图像进行分类，并统计不同品种的稻米数量。

5. 制作 GUI 界面，以方便用户输入图像、查看结果等。

具体的实现细节和代码实现可能会比较复杂，需要具体问题具体分析。如果您需要更详细的帮助，可以参考 MATLAB 的官方文档、网上的教程和示例代码，或者请专业的 MATLAB开发者提供帮助。