1.成熟度判断根据黄色像素的比例判断香蕉的成熟度：如果黄色占比大于一定阈值（如 25%），则判断为“成熟”。否则，进一步判断绿色像素比例：如果绿色占比大于一定阈值（如 3%），则判断为“未熟”。否则，判断为“过熟或腐烂”。2.等级分类根据成熟度和黄色像素的数量对香蕉进行等级分类：成熟且黄色像素数量大于一定阈值的为“优等果”。成熟但黄色像素数量小于该阈值的为“次等果”未熟或过熟的为“不列级果”

（Matlab代码）CNN 卷积神经网络。1.完整两份的源代码（有GUI界面和无GUI界面系统）有需要可直接联系我。2.完整数据集（包括四类：可回收、有害、厨余和其他每类各2000张左右）基本都在在线，能秒回！可加我看演示视频，不懂可以远程教学。

​BP神经网络的验证码识别需要请多@联系博主！博主基本都在，能秒回！（有完整Matlab代码GUI界面）本系统是基于BP神经网络的验证码识别，Bp网络是深度学习的一种，此系统能够可识别字母和数字的验证码！本Matlab代码只适合于四位数字或字母的验证码的识别！！#验证码#Matlab#深度学习 #bp神经网络

功能介绍：设计并模拟扫地机器人的清洁路线，并与传统随机清扫方法进行比较。

Matlab人脸识别考勤系统【PCA（主成分分析）+ SVM（支持向量机）】本系统利用PCA（主成分分析）算法进行特征提取和降维，结合SVM（支持向量机）算法进行分类识别，达到人脸识别考勤的目的。系统功能1.PCA提取人脸特征，SVM进行分类识别。2.识别成功后自动记录打卡信息，并支持统计和显示打卡次数。

基于BP神经网络的交通标志识别1.颜色特征提取：利用RGB色彩空间模型和颜色分割算法，对交通标志的有颜色特征进行提取，以区分不同颜色的交通标志。2.图像预处理与形态学操作：应用形态学操作原理和基本运算，对图像进行腐蚀和膨胀处理，以清除噪声并突出交通标志的特征。3.BP神经网络识别技术：采用BP神经网络技术对交通标志进行识别。首先将提取的图像区域进行特征提取和二值化处理，然后输入到训练好的BP神经网