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        本次分享的是基于傅里叶描述子和HSV颜色特征的KNN水果类型识别算法，用matlab实现。（有疑问或者想交流细节的QQ:3249726188）

        一、案例背景介绍

         前期博主分享了傅里叶描述子、颜色特征、KNN分类等相关算法，前期博文链接如下：

        基于傅里叶描述子的手势动作识别（基于傅里叶描述子的手势动作识别，Matlab实现-CSDN博客）

        基于Matlab的视频人体动作识别（基于Matlab的视频人体动作识别，Matlab实现-CSDN博客）

        基于LBP和KNN的人面表情识别（基于LBP和KNN的人面表情识别，Matlab实现-CSDN博客）

        matlab水果分拣系统（柑橘为例）（matlab水果分拣系统（柑橘为例）——matlab图像处理_基于图像处理的水果分拣机设计与仿真-CSDN博客）

        这次分享的是水果类型识别算法。需求是识别不同种类的水果，这次我们图库案例选择了常见的苹果、香蕉、葡萄为例子，识别这三种类型水果。图库情况如下：

        二、算法原理概述

        针对图库的情况和特点，在算法选择上，特征方面，我们用颜色（HSV特征）和形状特征（傅里叶描述子）来结合识别，分类算法方面采用KNN分类算法。两个特征算法、KNN分类算法在前面博文中均有介绍过，这里不再细述了。

        整体原理是根据图库情况，先提取颜色特征，接着分割出水果二值图，提取图像的形状特征特征（傅里叶描述子算法），通过加权处理颜色和形状特征作为图像的特征值，然后通过与训练图库的特征进行对比，通过KNN算法进行分类。

        算法思路比较简单，下面介绍具体算法流程。

        三、算法流程

        1、读取待识别图像，并转换为HSV颜色模型，获取颜色特征

        2、通过傅里叶描述子算法，获取图像的形状特征

        3、根据步骤一、步骤二得到的特征，加权融合为图像特征值

        4、按照步骤一到三，获取整体训练图库的特征，保存为特征库

        5、根据待识别图特征值和训练库的特征值，使用KNN算法进行分类，得到识别结果。

        四、Matlab实现效果

      

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