[nouse num_of_image]=size(sub_Name);
时间: 2023-06-23 18:08:39 浏览: 35
这段代码是在MATLAB中使用的,其中sub_Name是一个包含文件名的字符串数组,num_of_image则表示这个数组的大小,即包含的文件数量。size(sub_Name)返回sub_Name的大小,其中第一个元素表示sub_Name的行数,第二个元素表示sub_Name的列数,因为sub_Name是一个字符串数组,所以它只有一列。因此,num_of_image等于size(sub_Name,1),即sub_Name的行数,也就是文件数量。nouse是一个没有被使用的变量,可能是代码中的一个错误。
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DATADIR='.\sample'; % 待处理图像目录 dirinfo=dir(DATADIR); % 获取图像目录所有文件信息 Name={dirinfo.name}; % 获取文件名 Name(1:2)=[]; % 去除文件夹固有信息 [nouse num_of_char]=size(Name); % 获取类别数量 count = 1; images = []; labels = []; for cnt=1 :num_of_char % for 循环读取所有文件夹 pathname=horzcat(DATADIR, Name{cnt},''); % 把路径和名字融合一起 sub_dirinfo=dir(pathname); % 获取图像目录所有文件信息 sub_Name={sub_dirinfo.name}; % 获取文件名 sub_Name(1:2)=[]; [nouse num_of_image]=size(sub_Name); for i = 1: num_of_image image = imread(horzcat(pathname,sub_Name{i})); if size(image,3) >1 image = rgb2gray(image); end bw = im2bw(image,graythresh(image)); bw1 = double(reshape(bw,288,1)); images = [images,bw1]; labels(count) = cnt; count = count +1; end end查找输出节点
这段代码是用于读取一个图像分类数据集,并将每张图像转化为一维向量保存在images矩阵中,同时将每个图像所属的类别保存在labels向量中。在这个数据集中,共有num_of_char个类别,每个类别下有num_of_image张图像。最终读取的所有图像都会被转化为288维向量。并没有输出节点这一概念,可能需要更多的代码上下文信息才能回答更详细的问题。
DATADIR='.\sample\'; % 待处理图像目录 dirinfo=dir(DATADIR); % 获取图像目录所有文件信息 Name={dirinfo.name}; % 获取文件名 Name(1:2)=[]; % 去除文件夹固有信息 [nouse num_of_char]=size(Name); % 获取类别数量 count = 1; images = []; labels = [];
这段代码是在读取一个待处理图像目录中的所有图像文件,并将它们转化为模型可用的训练数据。具体来说,它首先指定了待处理图像目录的路径,并使用dir函数获取该目录下所有文件的信息。然后,它从文件信息中提取文件名,并将文件夹固有信息去除。接着,它获取了类别数量,设置了计数器count和两个空数组images和labels,用于存储图像数据和标签。在接下来的代码中,将循环读取每个图像文件,将其转化为模型可用的数据格式,并将其添加到images和labels中。最终,该代码将返回一个包含所有图像数据和标签的训练数据集。