matlab水果分级代码实现

以下是一个简单的Matlab代码实现，用于对水果进行分类：

% 读取图像
img = imread('fruit.jpg');

% 将RGB图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行滤波
filtered_img = medfilt2(gray_img, [5, 5]);

% 对滤波后的图像进行二值化处理
threshold = graythresh(filtered_img);
binary_img = im2bw(filtered_img, threshold);

% 对二值化图像进行连通区域分析
cc = bwconncomp(binary_img);
numObjects = cc.NumObjects;

% 对每个连通区域进行分析并输出结果
for i = 1:numObjects
    % 获取当前连通区域的像素索引
    pixels = cc.PixelIdxList{i};
    
    % 根据像素索引获取当前连通区域的掩模
    mask = zeros(size(binary_img));
    mask(pixels) = 1;
    
    % 计算当前连通区域的面积和周长
    area = sum(mask(:));
    perimeter = bwperim(mask, 8);
    perimeter_length = sum(perimeter(:));
    
    % 根据面积和周长判断水果的类型
    if area < 1500
        fprintf('第%d个区域是樱桃\n', i);
    elseif area < 4000
        if perimeter_length < 300
            fprintf('第%d个区域是草莓\n', i);
        else
            fprintf('第%d个区域是桃子\n', i);
        end
    else
        if perimeter_length < 500
            fprintf('第%d个区域是葡萄\n', i);
        else
            fprintf('第%d个区域是西瓜\n', i);
        end
    end
end

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，仅能识别几种水果，实际应用中可能需要更复杂的算法和更大的数据集。