基于Matlab图像处理的黄豆自动计数系统设计与实现
随着图像处理与人工智能技术的快速发展，农业自动化逐渐成为研究热点之一。传统的农作物计数方式主要依赖人工观察与统计，不仅效率低、成本高，而且准确性易受人为因素影响。本文设计并实现了一种基于 MATLAB 图像处理的黄豆自动计数系统，能够高效、准确地完成图像中黄豆数量的自动识别与统计。
作者：张家梁(自研改进)
引言
随着现代农业生产方式的不断升级，智能识别与自动化统计技术已成为农业信息化的重要组成部分。在粮食加工、质量检测、种子分拣等领域，作物粒数的准确统计不仅关系到产量评估和成本控制，也直接影响后续的加工处理流程。然而，传统的人工计数方法存在效率低、劳动强度大、误差率高等诸多问题，亟需借助图像处理技术实现自动化替代。
MATLAB 作为一款功能强大的科学计算与图像处理平台，具备丰富的图像处理函数库及可视化开发工具，非常适合用于构建图像识别类应用程序。本文基于 MATLAB GUIDE 图形用户界面设计工具，构建了一个面向黄豆图像的自动计数系统。系统以图像预处理为基础，通过一系列图像增强与形态学变换操作提取黄豆区域，最终实现对图像中黄豆的自动分割与数量统计。
本文的研究目标是设计一个简洁实用、运行高效、识别准确的图像计数系统，适用于农业领域中黄豆等小颗粒农作物的数量统计。系统操作流程清晰，具有良好的用户交互体验与可扩展性，能够为相关农业图像识别应用提供理论支持与实践参考。
系统架构
1.系统概述
本系统为基于 MATLAB GUIDE 图形用户界面的图像处理应用，主要用于图像中黄豆数量的自动识别与统计。系统通过图像采集、预处理、特征提取与目标计数等模块的协同工作，实现对图像中目标物体（黄豆）的自动检测与可视化标注。
系统主要分为以下几个核心模块：
图像输入模块：用户通过界面选择本地图像作为输入。
图像预处理模块：包括灰度转换、中值滤波等，用于降低噪声、提高图像质量。
图像二值化模块：将灰度图像转换为黑白图像，为目标分割做好准备。
形态学处理模块：通过腐蚀与膨胀操作，增强目标边界，消除粘连。
目标识别与计数模块：使用区域标记与特征提取方法识别每一个独立的黄豆对象，并统计总数。
结果展示模块：在原图上标记编号，并在界面上输出总数。
整个系统通过 GUI 实现可视化，用户操作便捷，处理过程直观。
2.系统流程图
研究方法
本系统基于 MATLAB 平台，采用典型的图像处理与形态学方法，对图像中的黄豆目标进行预处理、提取与自动计数。研究过程中主要围绕图像质量提升、目标区域提取与计数准确性展开。
实验结果
本次实验中，系统成功识别出图像中的 75 颗黄豆，与人工计数结果完全一致，验证了系统在目标检测方面的高准确性。通过形态学中的腐蚀与膨胀操作，有效地分离了部分边缘相接或轻度重叠的黄豆目标，显著提升了计数的精度与稳定性。在目标识别阶段，区域标记算法（bwlabel 与 regionprops）运行稳定，能够准确提取目标的边界框与质心等关键信息，支持后续编号与统计操作。同时，系统界面设计简洁直观，能够实时展示图像处理的每一阶段结果，增强了系统的可视性与用户操作体验，尤其适用于非图像处理专业用户的教学与应用场景。
实验结果
图1 系统主界面处理流程图
展示了系统的完整图像处理流程，包括：原始图、灰度图、滤波图、二值图、腐蚀图和膨胀图。用户通过 GUI 控制面板选择图像后，系统依次完成图像预处理和目标提取操作，并将各阶段结果清晰显示在界面中，便于可视化观察。
（1）原始图像：显示输入的彩色图。
（2）灰度图像：转换为单通道图像，便于后续分析。
（3）滤波图像：进行中值滤波，去除噪声。
（4）二值图像：提取目标轮廓，背景与前景分离。
（5）腐蚀图像：分离粘连目标，去除小碎片。
（6）膨胀图像：恢复目标边缘形态，为标记做好准备。
图2 标记编号结果图
展示了系统在原始图像上完成目标检测后的效果。通过对区域进行标记和编号，系统在每一个检测到的黄豆上绘制了红色边框并标注对应编号。可见图中目标均被准确识别，编号清晰、边界匹配良好。
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本研究围绕黄豆图像的自动计数问题，设计并实现了一套基于 MATLAB 图像处理技术的图形用户界面系统。系统采用灰度化处理、中值滤波、图像二值化以及形态学腐蚀与膨胀等图像预处理方法，有效提取黄豆目标区域，并结合区域标记与属性提取算法，实现了黄豆数量的自动识别与统计。
通过多个样本图像的实验验证，系统在黄豆分布均匀、遮挡较少的情况下，能够实现较高的识别准确率，个别图像的识别结果与人工计数完全一致，表明本系统具备良好的实用性与鲁棒性。同时，系统界面友好、操作简便，图像处理过程可视化强，适用于农业信息化、图像识别教学及相关科研辅助等多个应用场景。
综上所述，本系统在图像计数识别方面具有一定的实用价值，为小颗粒类农产品的自动化检测提供了技术基础和实现参考。但仍存在一定的局限性，如在黄豆重叠严重或光照条件差的图像中识别效果略有下降，后续研究可引入更精细的边缘检测或深度学习方法进一步提升系统性能与适应性。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
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