基于计算机视觉和MATLAB的芒果特征提取系统设计.pdf

计算机视觉技术是一种基于计算机技术和图像处理技术，用于模拟人类视觉系统的科学和技术领域。该技术可以进行图像识别、分析和处理，其在农业、医疗、安全等多个行业中都有着广泛的应用。而MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高性能编程语言和交互式环境。结合这两者，可以设计开发出高效的图像处理系统，如本文所述的芒果特征提取系统。 本研究提出了一种基于计算机视觉和MATLAB的芒果特征提取系统设计，其主要目标是提取芒果的形状特征和颜色特征。在芒果的形状特征提取方面，系统可以计算出芒果的面积和周长等信息。在颜色特征方面，系统能够识别芒果的颜色分布，从而为芒果的品质分级提供重要依据。 系统的设计和实现过程如下： 1. 系统总体设计：系统通过光照箱、环形光源、CCD摄像头等硬件设备采集芒果的静态图像。然后，利用MATLAB图像处理工具箱进行图像的获取、处理和特征提取。 2. MATLAB GUI界面开发：界面采用多种控件组合，比如Slider滑动条用于动态选择阈值并实现图像分割，Axes轴用于图像显示，Pop_upMenu用于颜色分量的选择和直方图显示，EditText文本框用于输入操作指令，以及PushButton按钮用于执行各种功能。 3. 图像颜色分量的选择和直方图显示：通过Pop_upMenu选择不同的颜色模型（如RGB、HSV等），然后利用Slider滑动条动态调节阈值来提取颜色分量，并显示出相应的颜色直方图。 4. 计算机视觉系统组成：该系统由计算机、光照箱、环形光源、CCD摄像头和图像采集卡组成。光源和摄像头是获取高质量图像的关键因素，它们为图像采集提供必需的照明和感光条件。 在实际应用中，这样的系统可以帮助提升芒果的经济效益和国际竞争力。因为通过自动化的方式，可以快速准确地对芒果的成熟度、外观和尺寸进行判断和分级，相比传统的人工分类方法，更加高效和准确。而且，该系统也能够对其他农产品的快速检测提供理论依据和技术支持。 对于开发这样的系统，程序编写时采用了如Switch…case…end结构等程序语句进行控制，这样的结构可以方便地根据不同的情况执行不同的代码块，这对于处理多分支逻辑非常有效。 本文通过计算机视觉技术结合MATLAB软件，成功设计并实现了一套芒果特征提取系统。系统不仅可以自动提取芒果的形状和颜色特征信息，而且能够基于这些特征信息实现芒果品质的自动分级。该研究不仅提升了芒果等农产品的检测效率和准确性，也为其他农产品的自动化检测提供了宝贵的经验和技术支持。