clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('train_30_32.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('test_30_32.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E:\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');逐行解释

这段代码的作用是读取指定目录下的图像文件，将其转换为数据集用于深度学习训练。

首先，使用 `uigetdir` 函数让用户选择一个目录，然后使用 `dir` 函数获取该目录下所有文件的信息，存储在 `name_list` 数组中。接着，使用循环遍历前 20 个文件夹（`name_list` 中的前两个元素为 `.` 和 `..`），并为每个文件夹创建一个标签向量 `num`，其中第 `i-2` 个元素为 1，其余为 0，表示该文件夹对应的标签。

接下来，读取训练集图像文件。首先从一个文件中读取所有图像文件名，然后使用 `imread` 函数读取每个图像文件，并将其存储在 `train_x` 数组中。同时，将每个图像文件的标签与对应的标签向量 `num` 进行匹配，并将结果存储在 `train_y` 数组中。这样，`train_x` 和 `train_y` 就构成了训练集。

最后，读取测试集图像文件，方法与读取训练集图像文件类似。将读取得到的图像文件和标签信息存储在 `test_x` 和 `test_y` 数组中，构成测试集。最后，将训练集和测试集数据保存在 `imgdata_uint8.mat` 文件中。

需要注意的是，这段代码仅适用于特定的图像数据集，如果要将其应用于其他数据集，需要进行相应的修改。

相关问题

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).引用了不存在的字段 'num'。 出错 LoadData (line 33)num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:\\train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E\\test.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');

这段代码的作用是从指定文件夹中读取图像数据和标签，并将它们保存到.mat文件中。但是，代码中有一些错误：

1. `name_list(i).num(i-2)=1;` 这行代码是错误的，因为`name_list`结构体中没有`num`这个字段。我猜测你想要的是给`label_1`结构体中的`num`字段赋值，因此应该改为`label_1(i).num=1;`。

2. `img_name1=importdata('E:\\train.txt');` 和 `img_name1=importdata('E\\test.txt');` 这两行代码中的路径分隔符不一致，应该都使用反斜杠`\`。

3. `save('E\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');` 这行代码中的路径分隔符也应该改为反斜杠`\`。另外，如果你想要在`E:`盘保存文件，应该使用双反斜杠`\\`，因为单反斜杠`\`是转义符。

修改后的代码如下：

clear
clc

pathname = uigetdir;
name_list = dir(pathname);

for i = 3:22
    label_1(i-2).num = 0;
end

img_name1 = importdata('E:\train.txt');
img_train_num = size(img_name1, 1);

for i = 1:img_train_num
    img_name_char = cell2mat(img_name1(i));
    label_1(i).name = extractBefore(cell2mat(img_name1(i)), '_');
    imgPath = [pathname, '\', label_1(i).name, '\', cell2mat(img_name1(i))];
    temp = imread(imgPath);
    train_x(:,:,i) = temp;
end

for i = 1:img_train_num
    for j = 1:20
        if strcmp(name_list(j+2).name, label_1(i).name)
            label_1(i).num = name_list(j+2).num;
        end
    end
    train_y(:,i) = uint8(label_1(i).num);
end

for i = 1:img_train_num
    label_2(i).num = 0;
end

img_name1 = importdata('E:\test.txt');
img_test_num = size(img_name1, 1);

for i = 1:img_test_num
    img_name_char = cell2mat(img_name1(i));
    label_2(i).name = extractBefore(cell2mat(img_name1(i)), '_');
    imgPath = [pathname, '\', label_2(i).name, '\', cell2mat(img_name1(i))];
    temp = imread(imgPath);
    test_x(:,:,i) = temp;
end

for i = 1:img_test_num
    for j = 1:20
        if strcmp(name_list(j+2).name, label_2(i).name)
            label_2(i).num = name_list(j+2).num;
        end
    end
    test_y(:,i) = uint8(label_2(i).num);
end

save('E:\imgdata_uint8.mat', 'train_x', 'train_y', 'test_x', 'test_y');

clc clear all close all path=dir('*000'); t0=1; name_train={}; name_test={}; class_train={}; class_test={};

这段代码的作用是读取当前文件夹中以“000”结尾的文件夹中的数据，并将数据分为训练集和测试集，同时记录训练集和测试集的名称和类别。具体实现方式如下：

- `clc`、`clear all` 和 `close all` 是 Matlab 中常用的清除命令，用于清除命令行窗口、工作空间和图形窗口中的内容。
- `path=dir('*000')` 用于获取当前文件夹中以“000”结尾的文件夹的信息，并将这些信息存储在 path 变量中。dir 函数返回一个结构体数组，每个元素表示当前文件夹中的一个文件或子文件夹，包含文件或文件夹的名称、日期、大小等信息。
- `t0=1` 定义一个变量 t0，用于记录已经读取的数据数量。
- `name_train={}` 和 `name_test={}` 定义两个空的单元格数组，用于存储训练集和测试集的名称。
- `class_train={}` 和 `class_test={}` 定义两个空的单元格数组，用于存储训练集和测试集的类别。

接下来的代码是对每个以“000”结尾的文件夹进行遍历，并将其中的数据分为训练集和测试集。具体实现方式如下：

for i=1:length(path)
    name=path(i).name;
    fprintf('Processing %s\n',name);
    file=dir(sprintf('./%s/*.mat',name));
    for j=1:length(file)
        fprintf('Processing file %d/%d\n',j,length(file));
        load(sprintf('./%s/%s',name,file(j).name));
        if mod(j,5)==0
            name_test{end+1}=file(j).name;
            class_test{end+1}=name;
        else
            name_train{end+1}=file(j).name;
            class_train{end+1}=name;
        end
        t0=t0+1;
    end
end

其中：

- `for i=1:length(path)` 对当前文件夹中以“000”结尾的文件夹进行遍历。
- `name=path(i).name` 获取当前遍历到的文件夹的名称。
- `file=dir(sprintf('./%s/*.mat',name))` 获取当前文件夹中所有以“.mat”为扩展名的文件，并将这些文件的信息存储在 file 变量中。
- `for j=1:length(file)` 对当前文件夹中的所有文件进行遍历。
- `load(sprintf('./%s/%s',name,file(j).name))` 加载当前文件的数据。
- `if mod(j,5)==0` 判断当前文件是训练集还是测试集。每隔 5 个文件取一个作为测试集，其余作为训练集。
- `name_test{end+1}=file(j).name` 将当前文件的名称添加到测试集名称列表中。
- `class_test{end+1}=name` 将当前文件夹的名称添加到测试集类别列表中。
- `name_train{end+1}=file(j).name` 将当前文件的名称添加到训练集名称列表中。
- `class_train{end+1}=name` 将当前文件夹的名称添加到训练集类别列表中。
- `t0=t0+1` 更新已读取的数据数量。

最终，该段代码将得到四个单元格数组：name_train、name_test、class_train 和 class_test，分别存储训练集和测试集的名称和类别。