cocos creator2.4.6休闲游戏fruit（切水果）源码H5+安卓+IOS三端源码，开发脚本为javaScript方便扩展和阅读，支持cocos creator2.X版本，完整的源码可直接运营。
2021-12-14 16:08:56
20.39MB
8G数据集太大，分开下载（打开我的页面可以下载所有）
Fruit Recognition
水果数据集，15个分类，训练识别应用
2021-11-17 18:19:14
240.79MB
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8G数据集太大，分开下载（打开我的页面可以下载所有） Fruit Recognition 水果数据集，15个分类，训练识别应用
2021-09-06 17:24:50
422.83MB
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8G数据集太大，分开下载（打开我的页面可以下载所有） Fruit Recognition 水果数据集，15个分类，训练识别应用
2021-09-06 17:22:54
122.82MB
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该数据集包含4个不同类别的200张图像，以进行水果检测。
Fruit Detection_datastes.txt
Fruit Detection_datastes.zip
2021-07-14 14:07:04
51.27MB
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22495 水果图片！
fruit-recognition_datasets.txt
fruit-recognition_datasets.zip
2021-07-14 14:04:16
99.17MB
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数据集包含标记的水果图像以训练目标检测系统。用于对象检测的其他数据集。火车文件夹中的240张图像。测试文件夹中有60张图像。
Fruit Images for Object Detection_datasets.txt
Fruit Images for Object Detection_test_zip_datasets.zip
Fruit Images for Object Detection_train_zip_datasets.zip
2021-06-14 16:19:35
28.32MB
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matlab
代码黄色
水果识别
摘要：
本项目针对多种常见水果混合的图像，利用
Matlab
软件，对水果的识别进行研究。根据水果和背景的差别选取阈值，对去噪增强对比度后的图像进行二值化处理。再对图像进行边缘检测，选定连通区域，标记后再对不同种水果的颜色，形状，大小等特征进行快速识别水果，从而实现对水果的正确分拣。
关键字：水果识别、MATLAB、数字图像处理
一、设计方案
在计算机中，图像由像素逐点描述，每个像素点都有一个明确的位置和色彩数值。使用
Matlab
软件读取图像，以矩阵形式存放图像数据，其扫描规则是从左向右，从上到下。
对于一副水果图像为了处理方便，我们首先要把彩色图像转化为灰度图像。然后对图像进行二值化处理来获得每个水果的区域特征。
在水果与背景接触处二值化会导致图像边缘部分有断裂，毛躁的部分。所以采用边缘提取以弥补断裂的边缘部分，然后基于数学形态算子对图像进行去除断边，图像填充等必要的后续处理。经过图像分割后，水果和背景很明显地被区分开来，然后需要对每种水果的特征进行提取。
先对图像进行标签化，所谓图像的标签化是指对图像中互相连通的所有像素赋予同样的标号。经过标签
2021-06-02 14:33:24
17.73MB
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