在matlab中进行图像处理识别青,红苹果的集体过程步骤
时间: 2024-03-12 07:48:55 浏览: 36
针对您的问题,我可以提供以下针对性更强的详细步骤和代码示例:
1. 读入苹果图像:
```matlab
% 读入苹果图像
red_apple_folder = 'red_apple_folder/'; % 红苹果图像文件夹路径
green_apple_folder = 'green_apple_folder/'; % 青苹果图像文件夹路径
red_apple_files = dir(fullfile(red_apple_folder, '*.jpg')); % 获取红苹果图像文件列表
green_apple_files = dir(fullfile(green_apple_folder, '*.jpg')); % 获取青苹果图像文件列表
% 预先分配特征向量矩阵的空间
num_samples = length(red_apple_files) + length(green_apple_files); % 样本总数
feature_dim = 3; % 特征维数
X = zeros(num_samples, feature_dim); % 特征向量矩阵
y = zeros(num_samples, 1); % 标签向量
```
2. 预处理图像:
```matlab
% 预处理图像
for i = 1:length(red_apple_files)
% 读入图像并转换为 RGB 格式
img = imread(fullfile(red_apple_folder, red_apple_files(i).name));
if size(img, 3) == 1 % 如果是灰度图像,转换为 RGB 格式
img = repmat(img, [1 1 3]);
end
% 对图像进行预处理
img = imresize(img, [256 256]); % 将图像大小归一化为 256x256
img = imadjust(img, [0.2 1], [], 1); % 调整图像亮度和对比度
img = imsharpen(img, 'Radius', 3, 'Amount', 1); % 锐化图像
% 提取图像特征
X(i, :) = extract_color_feature(img); % 提取颜色特征
y(i) = 1; % 标记为红苹果
end
for i = 1:length(green_apple_files)
% 读入图像并转换为 RGB 格式
img = imread(fullfile(green_apple_folder, green_apple_files(i).name));
if size(img, 3) == 1 % 如果是灰度图像,转换为 RGB 格式
img = repmat(img, [1 1 3]);
end
% 对图像进行预处理
img = imresize(img, [256 256]); % 将图像大小归一化为 256x256
img = imadjust(img, [0.2 1], [], 1); % 调整图像亮度和对比度
img = imsharpen(img, 'Radius', 3, 'Amount', 1); % 锐化图像
% 提取图像特征
X(length(red_apple_files)+i, :) = extract_color_feature(img); % 提取颜色特征
y(length(red_apple_files)+i) = 2; % 标记为青苹果
end
```
其中 `extract_color_feature` 函数用于提取颜色特征:
```matlab
function feature = extract_color_feature(img)
% 提取颜色特征
%
% 参数:
% - img: 输入图像,RGB 格式
%
% 返回值:
% - feature: 颜色特征向量,3 维
% 将图像转换为 HSV 格式
hsv_img = rgb2hsv(img);
% 计算颜色直方图
num_bins = 16; % 直方图 bin 数量
h_hist = histcounts(hsv_img(:, :, 1), num_bins, 'Normalization', 'probability');
s_hist = histcounts(hsv_img(:, :, 2), num_bins, 'Normalization', 'probability');
v_hist = histcounts(hsv_img(:, :, 3), num_bins, 'Normalization', 'probability');
% 将颜色直方图串联成特征向量
feature = [h_hist s_hist v_hist];
end
```
3. 构建分类模型:
```matlab
% 构建分类模型
svm_model = fitcsvm(X, y, 'KernelFunction', 'rbf', 'ClassNames', [1 2]);
```
4. 测试模型:
```matlab
% 测试模型
test_red_apple_folder = 'test_red_apple_folder/'; % 测试红苹果图像文件夹路径
test_green_apple_folder = 'test_green_apple_folder/'; % 测试青苹果图像文件夹路径
test_red_apple_files = dir(fullfile(test_red_apple_folder, '*.jpg')); % 获取测试红苹果图像文件列表
test_green_apple_files = dir(fullfile(test_green_apple_folder, '*.jpg')); % 获取测试青苹果图像文件列表
num_correct = 0; % 正确分类数
num_test_samples = length(test_red_apple_files) + length(test_green_apple_files); % 测试样本总数
for i = 1:length(test_red_apple_files)
% 读入测试图像并预处理
img = imread(fullfile(test_red_apple_folder, test_red_apple_files(i).name));
if size(img, 3) == 1 % 如果是灰度图像,转换为 RGB 格式
img = repmat(img, [1 1 3]);
end
img = imresize(img, [256 256]); % 将图像大小归一化为 256x256
img = imadjust(img, [0.2 1], [], 1); % 调整图像亮度和对比度
img = imsharpen(img, 'Radius', 3, 'Amount', 1); % 锐化图像
% 提取测试图像特征并进行分类
x = extract_color_feature(img); % 提取颜色特征
y_pred = predict(svm_model, x); % 进行分类
% 统计分类结果
if y_pred == 1 % 如果分类为红苹果
num_correct = num_correct + 1;
end
end
for i = 1:length(test_green_apple_files)
% 读入测试图像并预处理
img = imread(fullfile(test_green_apple_folder, test_green_apple_files(i).name));
if size(img, 3) == 1 % 如果是灰度图像,转换为 RGB 格式
img = repmat(img, [1 1 3]);
end
img = imresize(img, [256 256]); % 将图像大小归一化为 256x256
img = imadjust(img, [0.2 1], [], 1); % 调整图像亮度和对比度
img = imsharpen(img, 'Radius', 3, 'Amount', 1); % 锐化图像
% 提取测试图像特征并进行分类
x = extract_color_feature(img); % 提取颜色特征
y_pred = predict(svm_model, x); % 进行分类
% 统计分类结果
if y_pred == 2 % 如果分类为青苹果
num_correct = num_correct + 1;
end
end
% 计算分类准确率
accuracy = num_correct / num_test_samples;
```
希望以上内容对您有所帮助!