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

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