本研究介绍了一种基于MATLAB的米粒分割与计数识别系统。系统主要包括图像加载、图像预处理、米粒分割、计数识别等功能。

项目信息

编号：MCV-31
大小：2M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、R2023b

项目介绍

首先，通过图像处理技术对输入的米粒图像进行预处理，包括灰度化、二值化及噪声去除。然后，利用分割算法对米粒进行准确分割，并通过形态学操作进一步优化分割效果。最后，通过计数算法对分割后的米粒进行数量统计。

实验结果表明，该系统在不同条件下均能有效地识别和计数米粒，为粮食加工及质量检测提供了有效的技术支持。

项目文档

Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对untitled.m分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

运行 untitled.m
二值化

分析：在二值化步骤中，系统将加载的灰度图像转换为二值图像。图像被处理成黑白两色，米粒以白色显示，背景为黑色，以便于后续的分割和识别。

分割米粒

分析：在米粒分割步骤中，系统使用特定的图像分割算法，将二值化后的图像进一步处理，将每个米粒分割出来，并用不同颜色标记。这样做的目的是为了识别每一个独立的米粒区域。

标记米粒

分析：在标记米粒步骤中，系统对已经分割出来的每个米粒进行标记。通过在米粒中心标注红色标记，系统明确地识别出每一个米粒，并为后续的数量统计做好准备。

米粒计数

分析：在米粒计数步骤中，系统统计出图像中米粒的总数，并显示在右下角的结果区域中。这个步骤展示了系统的最终功能，即准确计数图像中的米粒数量。

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)

声明：本站所有项目资源都可以正常运行，亲测无错！而且我们录制了演示视频，在我们注明的环境版本下，项目运行效果完全和演示视频一致。客服QQ：下载须知