matlab利用锐化的算法和全局阈值分割的算法一起判断水果的大小代码

下面是一个示例代码，可以利用锐化的算法和全局阈值分割的算法一起判断水果的大小：

% 读取图像
img = imread('fruit.png');
% 转换成灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 显示原始图像
subplot(1, 3, 1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');

% 锐化处理
sharp_img = imsharpen(img_gray, 'Amount', 2, 'Radius', 2);
% 显示锐化后的图像
subplot(1, 3, 2);
imshow(sharp_img);
title('Sharpened Image');

% 全局阈值分割
threshold = graythresh(sharp_img);
bw_img = imbinarize(sharp_img, threshold);
% 显示分割后的图像
subplot(1, 3, 3);
imshow(bw_img);
title('Segmented Image');

% 计算水果的大小
fruit_size = sum(bw_img(:));
if fruit_size < 5000
    disp('This is a small fruit.');
elseif fruit_size < 10000
    disp('This is a medium fruit.');
else
    disp('This is a large fruit.');
end

这段代码首先对图像进行了锐化处理，然后利用全局阈值分割算法，将图像分割为黑白二值图像。最后根据二值图像中白色像素的数量，来判断水果的大小。可以根据需要调整阈值分割的参数和大小的判断标准。