matlab训练完cnn网络，预测新图片中的裂缝代码

假设您已经用Matlab训练好了一个CNN网络，现在想要用它来预测新的图片中是否存在裂缝。以下是一些示例代码，可以帮助您实现这个目标：

1. 加载已经训练好的CNN网络

   load('my_cnn_network.mat'); % 加载已经训练好的CNN网络

2. 读取要预测的图像

   img = imread('test_image.jpg'); % 读取要预测的图像

3. 对图像进行预处理

   img = imresize(img, [227 227]); % 将图像大小调整为网络所需的大小
   img = im2double(img); % 将图像转换为双精度格式

4. 使用CNN网络进行预测

   prediction = classify(net, img); % 使用CNN网络进行预测

5. 显示预测结果

   if prediction == 'crack'
       disp('The image contains a crack.');
   else
       disp('The image does not contain a crack.');
   end

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况可能更加复杂。例如，您可能需要对输入图像进行更多的预处理，以确保它与网络的输入格式匹配。您也需要确保网络的输出是正确的，例如如果您正在进行二元分类，则网络的输出应该是一个包含两个元素的向量，其中每个元素代表一个类别的概率。