博主简介： 专注、专一于Matlab图像处理学习、交流，matlab图像代码代做/项目合作可以联系（QQ:3249726188）
原则：代码均由本人编写完成，非中介，提供有偿Matlab算法代码编程服务，不从事不违反涉及学术原则的事。
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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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