matlab利用锐化的算法求其水果的大小和利用全局阈值分割的算法求其水果的大小代码

下面是一个示例代码，可以利用锐化的算法和全局阈值分割的算法分别求出水果的大小：

% 读取图像
img = imread('fruit.png');
% 转换成灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 显示原始图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img_gray);
title('Original Image');

% 锐化处理
sharp_img = imsharpen(img_gray, 'Amount', 2, 'Radius', 2);
% 显示锐化后的图像
subplot(1, 2, 2);
imshow(sharp_img);
title('Sharpened Image');

% 计算水果的大小（锐化算法）
fruit_size_sharp = sum(sharp_img(:));
disp(['Fruit size using sharpening algorithm: ' num2str(fruit_size_sharp)]);

% 全局阈值分割
threshold = graythresh(sharp_img);
bw_img = imbinarize(sharp_img, threshold);
% 显示分割后的图像
figure;
imshow(bw_img);
title('Segmented Image');

% 计算水果的大小（阈值分割算法）
fruit_size_seg = sum(bw_img(:));
disp(['Fruit size using segmentation algorithm: ' num2str(fruit_size_seg)]);

这段代码首先对图像进行了锐化处理，然后计算了水果的大小（即灰度图像中所有像素值的和）。接着利用全局阈值分割算法，将图像分割为黑白二值图像。最后再次计算了水果的大小（即二值图像中白色像素的数量）。可以根据需要调整阈值分割的参数和大小的计算方法。