基于MATLAB的水果分级程序

以下是一个基于MATLAB的水果分级程序的简单实现：

% 读入图像
img = imread('fruit.jpg');

% 显示原始图像
figure;
imshow(img);
title('原始图像');

% 转换为Lab颜色空间
lab = rgb2lab(img);

% 提取a*和b*通道
a = lab(:,:,2);
b = lab(:,:,3);

% 对a*和b*通道进行均值滤波
a = medfilt2(a, [5, 5]);
b = medfilt2(b, [5, 5]);

% 计算a*和b*通道的梯度
[Gx, Gy] = imgradientxy(a, b);

% 计算梯度的幅值和方向
[Mag, Dir] = imgradient(Gx, Gy);

% 显示梯度幅值图像
figure;
imshow(Mag, []);
title('梯度幅值图像');

% 使用Otsu阈值法进行图像分割
level = graythresh(Mag);
bw = imbinarize(Mag, level);

% 显示分割结果
figure;
imshow(bw);
title('分割结果');

% 使用形态学操作进行去噪和填充
se = strel('disk', 5);
bw = imopen(bw, se);
bw = imclose(bw, se);

% 显示去噪和填充后的结果
figure;
imshow(bw);
title('去噪和填充后的结果');

% 使用连通区域分析提取水果区域
cc = bwconncomp(bw);
stats = regionprops(cc, 'Area', 'BoundingBox');
areas = [stats.Area];
idx = find(areas > 10000 & areas < 100000);
fruit = false(size(bw));
for i = 1:numel(idx)
    fruit(cc.PixelIdxList{idx(i)}) = true;
end

% 显示提取出的水果区域
figure;
imshow(fruit);
title('提取出的水果区域');

% 计算水果的面积和周长
stats = regionprops(fruit, 'Area', 'Perimeter');
area = stats.Area;
perimeter = stats.Perimeter;

% 判断水果的等级
if area/perimeter < 20
    level = 'A';
elseif area/perimeter >= 20 && area/perimeter < 40
    level = 'B';
else
    level = 'C';
end

% 显示水果等级
figure;
text(0.5, 0.5, ['水果等级为', level], 'FontSize', 24, 'HorizontalAlignment', 'center');
axis off;

以上程序中，`imread()`函数用于读入图像，`rgb2lab()`函数用于将图像转换为Lab颜色空间。提取a*和b*通道后，使用`medfilt2()`函数进行均值滤波，得到平滑后的图像。使用`imgradientxy()`函数计算a*和b*通道的梯度，再使用`imgradient()`函数计算梯度的幅值和方向，得到边缘图像。使用`graythresh()`函数进行Otsu阈值分割，得到二值图像。使用形态学操作进行去噪和填充后，使用`bwconncomp()`函数进行连通区域分析，提取水果区域。计算水果的面积和周长，根据面积周长比判断水果等级，并使用`text()`函数显示结果。