实现一个MATLAB水果识别和分级系统可以通过以下步骤来进行： 1. 数据收集：收集不同种类的水果图片数据集，包括苹果、香蕉、橙子等。可以使用现有的公开数据集，也可以自己拍摄并标注数据集。 2. 数据预处理：对数据集进行预处理，包括图像大小调整、灰度化、标准化等操作，确保数据集的一致性和可用性。 3. 特征提取：利用图像处理技术提取水果图片的特征，例如颜色直方图、纹理特征、形状特征等。 4. 分类模型训练：选择合适的机器学习或深度学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN），使用预处理后的数据集训练分类模型。 5. 模型评估：使用测试集对训练好的分类模型进行评估，评估模型在水果识别和分级任务上的性能表现。 6. 系统集成：将训练好的分类模型集成到MATLAB应用程序中，实现水果识别和分级系统的功能。 通过以上步骤，可以实现一个基于MATLAB的水果识别和分级系统，帮助用户识别不同种类的水果并进行分类。

MATLAB水果识别（香蕉，橘子，苹果，多特征参数，GUI框架 ）

基于Matlab平台的水果识别分类（分类器，Matlab平台版运行）

两个guide 运行NEW Folder里的guide为 alexnet网络 学习迁移的结果 可以调的图片库是Training 只能识别单个物体 shu文件夹下的guide是以Alex net为网络做的Faster R-CNN的深度学习 调用Training里图片，图片越多 ，识别精度越不好. 2019b版可以运行，其他版本不好说 运行时，先载入模型

这个项目是水果分级系统，根据果实的面积，直径，色泽率计算分解，不需要数据库，直接参数特征提取尽心分级。带界面。可以是苹果，橙子等。另外可以扩充为缺陷，虫害等。专注MATLB

基于matlab的水果识别。从一副图片中找出草莓，并且精准定位。

MATLAB果实分类系统。根据果实的大小，直径，色泽，颜色，圆形度等判别是123等级。带GUI框架

MATLAB的水果识别

可以用来进行水果识别，是完整的代码，只要有matlab就可以运行

一个简单的MATLAB水果识别项目代码，把文件夹放到工作空间，点击运行untitled.m文件，然后选择文件夹里的水果就可以识别水果种类，带简单界面。