（1）利用锐化的算法，和全局阈值图像分割的算法，一起判断水果的大小！matlab代码怎么写？

以下是利用锐化算法和全局阈值图像分割算法来判断水果大小的MATLAB代码：

% 读入图像
img = imread('fruits.jpg');

% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);

% 锐化处理
h = fspecial('unsharp');
img_sharpened = imfilter(img_gray, h);

% 全局阈值图像分割
threshold = graythresh(img_sharpened);
img_segmented = imbinarize(img_sharpened, threshold);

% 计算水果大小
stats = regionprops('table', img_segmented, 'Area');
fruit_size = max(stats.Area);

% 显示结果
subplot(1, 3, 1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 3, 2);
imshow(img_sharpened);
title('Sharpened Image');
subplot(1, 3, 3);
imshow(img_segmented);
title('Segmented Image');
fprintf('The fruit size is %d pixels.\n', fruit_size);

首先，读入一张彩色图像并将其转换为灰度图像。然后，利用`fspecial`函数创建一个锐化的滤波器，通过`imfilter`函数将其应用到灰度图像上，得到锐化后的图像。接着，使用`graythresh`函数计算全局阈值，然后使用`imbinarize`函数将锐化后的图像分割成二值图像。最后，通过`regionprops`函数计算二值图像中连通区域的面积，得到水果的大小。

最终的结果显示，经过锐化和全局阈值图像分割处理后，可以得到一个二值图像，其中水果的区域被白色标记出来，其他区域为黑色。通过计算连通区域的面积，可以得到水果的大小。