摘要：本文设计并实现了一种基于MATLAB形态学图像处理的谷物自动识别与计数系统，通过腐蚀膨胀、背景去除、Otsu阈值分割和连通区域标记等方法，实现了谷物颗粒的自动识别、精准计数与结果标注。
项目概览
项目简介
针对谷物人工计数效率低、准确率不高的问题，本文设计并实现了一种基于MATLAB的谷物自动识别与计数系统。该系统采用数字图像处理技术，通过形态学运算、背景去除、Otsu自动阈值分割和连通区域标记等算法，实现了对谷物图像的自动识别和精确计数。系统首先对输入图像进行形态学腐蚀和膨胀预处理，去除图像噪声；然后通过开运算提取并去除背景，获得前景目标；接着采用Otsu方法自动计算最佳分割阈值，将图像二值化；最后利用连通区域标记算法对谷物颗粒进行识别和计数，并在图像上标注每个谷物的位置和编号。实验结果表明，该系统对rice.gif测试图像的识别准确率达到100%，成功识别出98颗谷物，处理速度快，操作简便。系统还设计了友好的图形用户界面（GUI），用户可以方便地加载图像、调整算法参数、查看处理过程和导出结果。本系统为谷物等颗粒状物体的自动计数提供了一种高效、准确的解决方案，具有较好的实用价值。
系统架构
采用”图像预处理→背景去除→阈值分割→连通区域标记→结果标注”的五阶段处理流程，结合GUI交互界面实现参数可调的智能识别系统。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：自适应阈值分割技术
采用Otsu算法自动计算最佳分割阈值，避免了传统方法中人为设定阈值的主观性和不稳定性，提高了系统对不同光照条件和图像质量的适应能力，实现了真正的自动化处理。
创新点2：多层次可视化处理流程
创新性地设计了6阶段可视化展示系统（原图→背景→背景去除→二值化→标注→编号），用户可以直观观察每个处理步骤的效果，便于理解算法原理、调试参数和验证结果，增强了系统的可解释性和可信度。
创新点3：参数化柔性设计架构
系统将核心算法参数（腐蚀半径、膨胀半径、开运算半径、连通性）全部开放为可调参数，用户可根据不同谷物类型、图像分辨率和识别精度要求灵活调整，提高了系统的通用性和实用性，为不同应用场景提供了定制化解决方案。
快速开始
在MATLAB命令窗口输入 gui 并回车，即可启动图形界面进行谷物识别。
环境要求
MATLAB R2020a及以上版本，需安装Image Processing Toolbox工具箱。
运行展示
运行main.m
图2 谷物识别处理过程图
图3 谷物标注结果
运行gui.m
图4 系统主界面图
图5 系统检测结果图
项目资源
配套文档
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配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：IP-3-M
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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