matlab中cnn图片预测代码

以下是一个简单的 MATLAB CNN 图片预测代码示例，可以帮助你开始：

% 加载训练好的模型
load('my_trained_model.mat');

% 读取测试图片
test_image = imread('test_image.jpg');

% 图像预处理
test_image = imresize(test_image, [227 227]); % 调整尺寸
test_image = single(test_image); % 转换为单精度数据类型
test_image = bsxfun(@minus, test_image, mean_image); % 减去均值

% 运行模型进行预测
prediction = predict(my_trained_model, test_image);

% 显示预测结果
disp(prediction);

在上面的代码中，`my_trained_model.mat` 是你训练好的 CNN 模型，`test_image.jpg` 是你想要预测的测试图片。`mean_image` 是你用于训练模型时计算的图像均值，可以在训练脚本中找到。`predict` 函数将返回一个包含预测结果的向量，你可以根据需要进行处理和解释。

相关问题

matlab中cnn图片中裂缝批量预测代码

以下是一个使用 MATLAB 中 CNN 预测图片中裂缝的示例代码：

% 加载预训练的 CNN 模型
load('crack_detection_model.mat')

% 设置测试图片文件夹路径
test_folder = 'path/to/test/folder';

% 获取测试图片文件夹中的所有图片文件名
test_files = dir(fullfile(test_folder, '*.jpg'));

% 循环遍历所有测试图片
for i=1:length(test_files)
    % 读取当前测试图片
    img = imread(fullfile(test_folder, test_files(i).name));
    
    % 对图片进行预处理
    img = imresize(img, [224, 224]); % 调整图片大小
    img = im2double(img); % 转换为 double 类型
    img = img - mean(img(:)); % 去除均值
    
    % 使用 CNN 进行预测
    prediction = predict(crack_detection_model, img);
    
    % 将预测结果转换为标签
    if prediction > 0.5
        label = '有裂缝';
    else
        label = '无裂缝';
    end
    
    % 输出预测结果
    disp(['图片 ', test_files(i).name, ' 的预测结果为：', label]);
end

请注意，此代码仅为示例，具体实现可能需要根据您的数据和模型进行调整。

matlab中cnn图片中裂缝走向批量预测代码

以下是使用 MATLAB 中的深度学习工具箱中的卷积神经网络(CNN)对图像中的裂缝走向进行批量预测的代码示例:

% 1. 加载训练好的 CNN 模型
load('crack_direction_cnn.mat', 'net');

% 2. 读取待预测的图像
imgDir = 'path/to/image/folder/';
imds = imageDatastore(imgDir);

% 3. 预处理图像
inputSize = net.Layers(1).InputSize;
augimds = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2), imds);

% 4. 批量预测图像中的裂缝走向
YPred = classify(net, augimds);

% 5. 显示预测结果
labels = imds.Labels;
confMat = confusionmat(labels, YPred);
confMat = confMat./sum(confMat,2);
mean(diag(confMat))

解释：

1. 首先，我们需要加载已经训练好的 CNN 模型。

2. 然后，我们需要读取待预测的图像，这里使用 imageDatastore 函数来加载图像文件夹中的所有图像，存储在 imds 变量中。

3. 对于每张图像，我们需要对其进行预处理，以适应 CNN 模型的输入要求。这里，我们使用 augmentedImageDatastore 函数来进行图像增强操作，比如随机翻转、旋转、裁剪等。

4. 接着，我们可以使用 classify 函数对图像进行批量预测，得到预测结果 YPred。

5. 最后，我们可以根据预测结果和真实标签计算混淆矩阵，并计算出模型的平均准确率。

需要注意的是，在这个例子中，我们假设图像文件夹中所有图像都是同一大小，并且它们已经被切分成了相同的大小。如果你的图像大小或者裂缝走向的标注方式不同，你需要相应地调整代码。