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，不要使用导入图片库的方式，而是通过对图像进行灰度化处理，再进行二值化处理，再进行腐蚀与边缘检测再通过对图形的周长面积和圆度进行计算，最后对图案的色度进行计算的代码

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，使用灰度化、二值化、腐蚀、边缘检测、形状分析和色度分析等方法进行分类。这个方法不需要使用深度学习技术，也不需要使用图片库，而是直接对单张图片进行处理。

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

% 灰度化处理
test_gray = rgb2gray(test_img);

% 二值化处理
test_bw = imbinarize(test_gray, graythresh(test_gray));

% 腐蚀处理
se = strel('disk', 5);
test_erode = imerode(test_bw, se);

% 边缘检测
test_edge = edge(test_erode, 'Canny');

% 形状分析
stats = regionprops(test_edge, 'Area', 'Perimeter', 'Circularity');
area = stats.Area;
perimeter = stats.Perimeter;
circularity = 4 * pi * area / (perimeter^2);

% 色度分析
red = test_img(:,:,1);
green = test_img(:,:,2);
blue = test_img(:,:,3);
red_mean = mean(red(:));
green_mean = mean(green(:));
blue_mean = mean(blue(:));

% 进行分类
if area > 10000 && circularity > 0.7 && red_mean > 100 && green_mean < 150 && blue_mean < 150
    fruit_type = '苹果';
elseif area > 5000 && circularity > 0.6 && red_mean < 100 && green_mean > 150 && blue_mean < 150
    fruit_type = '香蕉';
elseif area > 15000 && circularity > 0.5 && red_mean > 150 && green_mean > 100 && blue_mean > 100
    fruit_type = '芒果';
else
    error('无法识别该水果');
end

% 输出结果
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图像处理方法，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。