im = imread(''); label = classify(net, im);
时间: 2024-05-20 12:14:52 浏览: 11
这段代码是使用 MATLAB 中的深度学习工具箱来对图像进行分类的示例。其中,imread() 函数用于读取一张图片,然后用已经训练好的神经网络 net 对这张图片进行分类,得到分类结果 label。需要注意的是,这段代码中的 net 模型需要提前训练好,并且与该模型训练时使用的数据集具有相同的类别标签。
相关问题
对新数据进行分类 im = imread(' '); label = classify(net, im); 错误使用 imread>get_full_filename (line 566) 文件 ".jpeg" 不存在。 出错 imread (line 375) fullname = get_full_filename(filename); 出错 Untitled6 (line 25) im = imread('.jpeg');
这个错误的原因是你提供的图像文件名不正确。请确保该文件存在于 MATLAB 当前工作目录中,并且文件名正确。此外,您需要在文件名字符串中包括文件扩展名(例如.jpg,.jpeg,.png等)。您可以使用`dir`函数检查当前工作目录中存在哪些文件,以及它们的确切名称和扩展名。例如:
```
files = dir(fullfile(pwd, '*.jpeg'));
for i = 1:length(files)
filename = files(i).name;
im = imread(filename);
label = classify(net, im);
% 其他代码
end
```
这将获取当前工作目录中所有扩展名为.jpeg的文件,并使用它们进行分类。
把这段代码改成可以同时显示出20张%用训练好的网络识别图像类型 clc;clear; %Load the trained model load('MyNetwork','net'); %Read the image to classify [file,path]=uigetfile('*'); image=fullfile(path,file); Im=imresize(imread(image),[227,227]); file %Adjust size of the image sz=net.Layers(1).InputSize; Im=Im(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); %Classify images label=classify(net,Im) label=str2num(char(label))+1; %展示 imshow(Im)图片
可以使用循环读取文件夹中的图片,进行分类和展示。以下是修改后的代码:
```
clc;
clear;
% Load the trained model
load('MyNetwork','net');
% Read the images to classify from a folder
folder_path = uigetdir(); % Select folder containing images to classify
image_files = dir(fullfile(folder_path, '*.jpg')); % Get all jpg images in folder
num_images = numel(image_files); % Number of images to classify
% Classify images and display
figure;
for i=1:num_images
% Read image
image_path = fullfile(folder_path, image_files(i).name);
Im = imresize(imread(image_path),[227,227]);
sz = net.Layers(1).InputSize;
Im = Im(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3));
% Classify image
label = classify(net,Im);
label = str2num(char(label))+1;
% Display image and label
subplot(4,5,i);
imshow(Im);
title(sprintf('Image %d: %d', i, label));
end
```
这段代码会在选择的文件夹中读取所有 `*.jpg` 图片,进行分类和展示。展示时,会在一个 4x5 的子图中显示每张图片的预测标签。
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