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基于matlab的枸杞数量识别(GUI界面)【源码57期】

news 2026/8/27 19:08:52

一、项目简介

本系统是一个基于图像处理的枸杞计数系统，能够自动识别图像中的枸杞颗粒并统计数量，适用于农产品分拣、品质检测等场景。系统通过MATLAB GUI提供完整的可视化操作界面，用户加载图像后依次完成预处理、形态学处理和目标标记，最终输出枸杞总数并在图像中标注每颗枸杞的位置。

核心算法流程：将彩色图像转为灰度后采用中值滤波去除噪声，利用Otsu自适应阈值进行二值化分割，并对二值图进行取反操作使目标变为白色前景。针对枸杞颗粒粘连问题，采用圆形结构元素进行腐蚀以分离粘连颗粒，再用菱形结构元素膨胀以恢复目标原有尺寸。对处理后的二值图像进行连通区域标记，利用regionprops获取各区域外接矩形和质心位置，最终在原始图像上用矩形框标记每颗枸杞并标注序号，识别结果在界面显示的同时弹出对话框告知用户。

二、部分源码

% --- Executes on button press in pushbutton2.

function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

axes(handles.axes1)

cla reset

axes(handles.axes2)

cla reset

axes(handles.axes3)

cla reset

axes(handles.axes4)

cla reset

axes(handles.axes5)

cla reset

axes(handles.axes6)

cla reset

set(handles.edit1,'string','');

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to edit1 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.

% See ISPC and COMPUTER.

if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

set(hObject,'BackgroundColor','white');

end

% --- Executes on button press in pushbutton11.

function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to pushbutton11 (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

tic

global A1

global I

Ig = rgb2gray(I);

axes(handles.axes2)

imshow(Ig);%灰度图

Im=medfilt2(Ig,[3,3]);%取得图象的全局域值

axes(handles.axes3)

imshow(Im); %滤波图像

level = graythresh(Im); %获取图像二值化的阈值

bw = im2bw(Im,level); %二值化处理

axes(handles.axes4)

imshow(bw);

SE = strel('disk',2);

A=imerode(bw,SE);

SE1=strel('diamond',5);

A1=imdilate(A,SE1);

axes(handles.axes5)

imshow(A1);%膨胀图像

A2=A1;

三、运行结果

四、总结

本文实现了一套基于阈值分割与形态学处理的枸杞计数系统，完成预处理、二值化、形态学操作和连通区域标记的完整流程。系统算法简洁、处理速度快，适合背景干净、颗粒分散的计数场景。主要不足在于：当枸杞粘连严重时简单腐蚀难以完全分离，易造成漏计；对光照变化和复杂背景适应性有限。后续可引入分水岭算法解决粘连问题，或采用深度学习目标检测方法提升复杂场景下的计数准确性。