研究水果图像自动识别问题。由于外界噪声的干扰,影响自动识别的准确率。针对传统水果分类系统依靠人工或者特殊传感器件的局限,同时识别算法由于水果图像的颜色特征和纹理特征复杂,造成识别难度增大等缺陷,提出了一种新的计算机视觉和图像的水果自动分类识别系统。针对于对水果图像进行特征取值,特别是对颜色不同的水果进行识别。首先利用水果的HSV颜色表达,提取稳定的颜色特征;另外利用小波变换所生成的共生矩阵,提取水果的纹理特征。将这两种特征结合,并利用K最近邻分类器进行水果的分类和识别。经仿真结果证明了利用水果颜色和纹理特征的结合,可以有效的实现不同水果的自动分类,并比较传统单一的特征有更高的分类准确率。改进方法设备简单,分类准确率高,无需训练的优点,特别适宜在农业生产领域广泛应用。