水果缺陷检测代码matlab

当涉及到水果缺陷检测的代码时，MATLAB是一个非常强大和常用的工具。以下是一个简单的示例代码，用于在MATLAB中进行水果缺陷检测：

% 读取图像
image = imread('fruit.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);

% 对图像进行平滑处理
smoothImage = imgaussfilt(grayImage, 2);

% 对图像进行边缘检测
edgeImage = edge(smoothImage, 'Canny');

% 对图像进行形态学操作，填充小的空洞
filledImage = imfill(edgeImage, 'holes');

% 对图像进行连通区域分析，获取水果缺陷的位置和大小
stats = regionprops(filledImage, 'BoundingBox', 'Area');

% 设置阈值，用于判断缺陷的大小
threshold = 100;

% 遍历每个连通区域，判断是否为缺陷
for i = 1:length(stats)
    if stats(i).Area > threshold
        % 如果缺陷的大小超过阈值，则在原始图像上标记出来
        rectangle('Position', stats(i).BoundingBox, 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    end
end

% 显示结果图像
imshow(image);

这段代码使用了一系列图像处理函数来实现水果缺陷检测。首先，它将彩色图像转换为灰度图像，然后对图像进行平滑处理和边缘检测。接下来，通过形态学操作填充小的空洞，并使用连通区域分析获取缺陷的位置和大小。最后，根据设定的阈值判断缺陷的大小，并在原始图像上标记出来。