摘要：随着图像处理技术在商品识别、智能零售和自动检测领域的广泛应用，传统依靠人工判断饮料种类和价格的方式存在效率低、主观性强、信息统计不便等问题。针对饮料瓶图像识别与价格自动显示需求，本文设计并实现了一套基于MATLAB图像处理的饮料瓶识别与价格显示系统。
项目概览
项目简介
本文设计并实现了一种基于MATLAB的饮料瓶智能识别与价格统计系统。该系统采用计算机视觉技术，结合HSV颜色空间阈值分割和形状特征分析两种识别方法，实现对常见饮料瓶的自动识别与分类。系统首先通过图像预处理获取饮料瓶图像，然后将RGB图像转换到HSV颜色空间，利用不同饮料瓶的颜色特征进行阈值分割；同时提取瓶身的长宽比等形状特征，通过设定合理的分类阈值实现识别。识别结果包括饮料名称、颜色类别和价格信息，系统自动统计检测数量和总价值。实验结果表明，该系统在光照良好的条件下识别准确率可达90%以上，平均识别时间小于1秒，具有较高的实用价值。系统采用现代化的图形用户界面设计，操作简便，可应用于零售超市、自动售货机等场景的饮料瓶识别与价格统计。
实验结果表明，该系统能够较好地完成多种饮料瓶的目标检测、分类识别和价格显示任务，并能够在界面中直观展示原始图像、识别结果、商品名称、颜色类别、单价、检测数量和总价值等信息。系统界面采用卡片式布局和模块化设计，功能分区清晰，操作流程简洁，具有较好的可视化效果和交互体验。本文所设计的系统不仅验证了HSV颜色分割、形态学处理和形状特征分析在饮料瓶识别任务中的有效性，也为后续扩展到更多商品类别、复杂背景识别和智能零售结算场景提供了基础。
系统架构
本系统采用模块化架构设计，主要包括界面交互模块、图像处理模块、特征识别模块和结果显示模块。界面交互模块负责图像加载、识别方式选择和按钮操作；图像处理模块完成颜色空间转换、阈值分割和形态学处理；特征识别模块根据 HSV 颜色特征和瓶身长宽比对饮料瓶进行分类定位；结果显示模块用于展示识别框、商品名称、价格、检测数量和总价值。整体结构清晰，操作简单，便于后续功能扩展。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：双重识别机制的融合设计
本系统创新性地将**基于颜色特征的HSV阈值分割**和**基于形状特征的长宽比分类**两种识别方法有机结合，形成互补的双重识别机制。
创新点2：智能化实时统计与可视化系统
系统不仅完成饮料瓶识别，还创新性地集成了**实时统计、价格计算、可视化展示**三位一体的智能化功能，实现从识别到应用的闭环。
快速开始
将 BeverageBottleRecognitionGUI.m、recgnizeColor.m 和 recgnizeShape.m 放在同一文件夹中，在 MATLAB 命令行运行 BeverageBottleRecognitionGUI，打开饮料瓶图像后选择识别方式并执行识别。
环境要求
环境要求： 系统需在 MATLAB R2018b 及以上版本运行，并安装 Image Processing Toolbox 图像处理工具箱。
运行展示
运行BeverageBottleRecognitionGUI.m
图2 主界面
图3 颜色识别结果
图4 形状识别结果
项目资源
配套文档
点击查看：基于MATLAB图像处理的饮料瓶识别与价格显示系统设计与实现 注意：免费提供！
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-13-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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