我需要一个基于matlab图像识别技术的水果新鲜度检测技术的代码，识别的图片位于桌面新建文件夹中，图片名称为1.jpg，不要基于深度学习的

好的，以下是一个基于 MATLAB 的传统图像处理技术的水果新鲜度检测的代码，使用颜色直方图和支持向量机（SVM）进行分类。这个方法不需要使用深度学习技术，但是需要使用 MATLAB 的计算机视觉工具箱。

% 加载水果图片库
apple_dir = dir('apple/*.jpg');
banana_dir = dir('banana/*.jpg');
mango_dir = dir('mango/*.jpg');

% 提取水果图片库中的颜色直方图特征
apple_features = [];
for i = 1:length(apple_dir)
    img = imread(fullfile(apple_dir(i).folder, apple_dir(i).name));
    apple_features = [apple_features, imhist(rgb2gray(img))];
end

banana_features = [];
for i = 1:length(banana_dir)
    img = imread(fullfile(banana_dir(i).folder, banana_dir(i).name));
    banana_features = [banana_features, imhist(rgb2gray(img))];
end

mango_features = [];
for i = 1:length(mango_dir)
    img = imread(fullfile(mango_dir(i).folder, mango_dir(i).name));
    mango_features = [mango_features, imhist(rgb2gray(img))];
end

% 构建特征矩阵和标签向量
X = [apple_features', banana_features', mango_features'];
Y = [ones(length(apple_dir), 1); 2 * ones(length(banana_dir), 1); 3 * ones(length(mango_dir), 1)];

% 使用 SVM 分类器进行分类
svm_model = fitcecoc(X, Y);

% 读取测试图片
test_img = imread('C:\Users\你的用户名\Desktop\新建文件夹\1.jpg');

% 提取测试图片的颜色直方图特征
test_features = imhist(rgb2gray(test_img));

% 进行分类
label = predict(svm_model, test_features');

% 输出结果
if label == 1
    fruit_type = '苹果';
elseif label == 2
    fruit_type = '香蕉';
elseif label == 3
    fruit_type = '芒果';
else
    error('无法识别该水果');
end
fprintf('该水果为：%s\n', fruit_type);

需要注意的是，该方法使用的是传统的颜色直方图特征提取和分类方法，可能在一些复杂场景下效果不如深度学习方法。如果需要更加准确的分类结果，可以考虑使用深度学习模型进行分类。