【药材识别】基于色差色温特征结合SVM实现药材炮制程度判断系统附GUI界面

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⛄ 内容介绍

:本课题来源于"十二五"国家科技支撑计划项目(2012BAI29B11).颜色是中药质量标准中性状评价极为重要的内容,但传统的中药颜色检测大多依靠人的感官评估,人对颜色的辨别是一个非常复杂的过程,受到光学,视觉生理,视觉心理等诸多因素影响,不同人对同一种颜色可能给出不同的感官评价,即使同一个人在不同时间,不同环境下也可能给同一种颜色以不同的感官评价.本课题引入机器视觉技术和SVM算法,自制机器视觉系统,建立一种快速,灵敏和定量的颜色评价方法来实现中药的颜色评价,并进行相应的方法学研究. 

⛄ 部分代码

ARimage = imread('皮卡丘.jpg')   %  读入图片

R = image(:,:,1);  %  提取R值的矩阵

G = image(:,:,2);  %  提取G值的矩阵

B = image(:,:,3);  %  提取B值的矩阵

ranks_R = size(R);  %  提取图片的像素（一个m×n的矩阵）

result = cell(ranks_R(1), ranks_R(2));  %  创建一个 m×n 的空cell矩阵

%  提取像素的行列数，将R、G、B对应的值组成一个 1×3 的矩阵

​

for row = 1:ranks_R(1)

    for column = 1:ranks_R(2)

        row_column_R = R(row, column);

        row_column_G = G(row, column);

        row_column_B = B(row, column);

        mat = mat2str([row_column_R row_column_G row_column_B]); % 将RGB矩阵转换成字符串，以便存入cell

        result{row, column} = mat;  %  将每一个像素值分别存入result

    end

end

xlswrite('皮卡丘.excle.xlsx', result)  %  将最终的像素值result写入excel表格

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]王安敏, 杨起. 一种结合SVM的颜色识别系统研究[J]. 机械与电子, 2012.

[2]陶梦琳. 基于支持向量机的"内外结合"中药质量控制新模式探索[J]. 中国药房, 2016, 027(001):118-124.

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