编写一个机械视觉图像采集、图像预处理、机器学习的Matlab代码

以下是一个简单的机械视觉图像采集、图像预处理、机器学习的Matlab代码：

% 图像采集
vid = videoinput('winvideo', 1, 'RGB24_640x480'); % 采集摄像头图像
preview(vid); % 预览摄像头图像
image = getsnapshot(vid); % 获取摄像头图像
imwrite(image, 'image.jpg'); % 保存摄像头图像

% 图像预处理
img = imread('image.jpg'); % 读取保存的图像
gray_img = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
bw_img = imbinarize(gray_img); % 转换为二值图像
se = strel('disk', 5); % 创建一个半径为5的圆形结构元素
dilated_img = imdilate(bw_img, se); % 对二值图像进行膨胀操作
eroded_img = imerode(dilated_img, se); % 对膨胀后的图像进行腐蚀操作
imshow(eroded_img); % 显示预处理后的图像

% 机器学习
features = extractHOGFeatures(eroded_img); % 提取HOG特征
load trainedSVM.mat; % 加载训练好的SVM模型
label = predict(trainedSVM, features); % 使用SVM模型进行预测
disp(label); % 显示预测结果

这段代码使用了Matlab的图像处理工具箱和机器学习工具箱，实现了图像采集、图像预处理和机器学习的功能。具体而言，它采集了摄像头的图像，对图像进行了灰度化、二值化、膨胀和腐蚀等预处理操作，然后提取了图像的HOG特征，并使用训练好的SVM模型进行了分类预测。