% 创建ImageDatastore对象,读取图像文件夹中的所有图像 imds = imageDatastore('Image_Folder','FileExtensions',{'.jpg','.png','.bmp'});
时间: 2024-01-21 10:03:06 浏览: 23
这行代码创建了一个名为 imds 的 ImageDatastore 对象,用于读取指定文件夹中的所有图像文件(扩展名为 .jpg、.png 或 .bmp)。具体来说,'Image_Folder' 是包含图像文件的文件夹路径,而 'FileExtensions' 则是一个包含所需扩展名的字符串数组。例如,{'jpg', 'png'} 表示只读取 .jpg 和 .png 格式的图像文件。使用该对象可以方便地进行图像处理和数据增强等操作。
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imds=imageDatastore(gesture_dataset_path, 'FileExtensions',... %手势识别数据库路径,文件存在形式(类型) {'.png'},'IncludeSubfolders',true,... 'LabelSource','foldernames');
这段代码使用了 `imageDatastore` 函数来创建一个图像数据存储对象 `imds`,用于加载手势识别数据库中的图像数据。让我来解释一下代码中的各个参数:
- `gesture_dataset_path`:是包含手势照片的目录路径,您之前定义的变量。
- `'FileExtensions', {'.png'}`:指定了要加载的图像文件扩展名,这里是 `.png` 格式的图像文件。
- `'IncludeSubfolders', true`:设置为 `true`,表示递归地包含子文件夹中的图像文件。
- `'LabelSource', 'foldernames'`:指定了标签来源是基于文件夹的命名方式。这意味着每个子文件夹的名称将被视为对应图像的标签。
通过上述设置,`imds` 将包含从指定目录中加载的所有 `.png` 格式的图像数据,并且每个图像的标签将根据其所在的子文件夹名称进行确定。
如果您有关于这段代码的更多问题或需要进一步解释,请随时提问!
filename = 'lowshiyan.xlsx'; sheet = 1; [num,txt,raw] = xlsread(filename, sheet); % 添加标签 G = num(:,1); P = num(:,2); T = num(:,3); M = num(:,4); F = num(:,5); Ta = num(:,6); num_images = size(num, 1); image_size = [10, 10]; data_images = zeros([image_size, num_images]); for k = 1:num_images num_elements = numel(num(k,1:5)); num_rows = ceil(num_elements/image_size(1)); image_matrix = reshape(num(k,1:5), num_rows, [])'; % 转置后再reshape resized_image_matrix = imresize([image_matrix, zeros(5, 1)], [10, 2]); % 在右边添加空列将大小从5x1扩展到5x2 resized_image_matrix = resized_image_matrix(:, 1:end-1); % 删除添加的空列 Ta_matrix = Ta(k); % 取第六列数据作为输出数据 image_10by10 = imresize(resized_image_matrix, [10, 10]); % 将大小调整为10x10 data_images(:,:,k) = mat2gray(image_10by10); Ta_images(k) = Ta_matrix; % 存储输出数据 end % 保存输入数据 if ~exist('input_images', 'dir') mkdir('input_images'); % 创建新的文件夹用于存储图像 end for k = 1:num_images input_filename = sprintf('input_images/%d.jpg', k); imwrite(data_images(:,:,k), input_filename, 'jpg'); end % 保存输出数据 if ~exist('output_data', 'dir') mkdir('output_data') % 创建新的文件夹用于存储输出数据 end for k = 1:num_images output_filename = sprintf('output_data/%d.txt', k); dlmwrite(output_filename, Ta_images(k), 'precision', '%.6f'); end % 创建ImageDatastore对象 imds = imageDatastore('input_images', 'FileExtensions', '.jpg', 'LabelSource', 'foldernames'); imds.ReadFcn = @(filename)imresize(imread(filename), [32, 32]); % 调整图像大小为32x32 % 添加输出数据 outputds = tabularTextDatastore('output_data/*.txt', 'ReadVariableNames', false); imds = combine(imds, outputds); % 划分训练集和测试集 [trainImds, testImds] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'randomized');检查对函数 'splitEachLabel' 的调用中是否存在不正确的参数数据类型或缺少参数。怎么修改,请给出修改后代码
修改后的代码如下:
```
filename = 'lowshiyan.xlsx';
sheet = 1;
[num,txt,raw] = xlsread(filename, sheet);
% 添加标签
G = num(:,1);
P = num(:,2);
T = num(:,3);
M = num(:,4);
F = num(:,5);
Ta = num(:,6);
num_images = size(num, 1);
image_size = [10, 10];
data_images = zeros([image_size, num_images]);
for k = 1:num_images
num_elements = numel(num(k,1:5));
num_rows = ceil(num_elements/image_size(1));
image_matrix = reshape(num(k,1:5), num_rows, [])'; % 转置后再reshape
resized_image_matrix = imresize([image_matrix, zeros(5, 1)], [10, 2]); % 在右边添加空列将大小从5x1扩展到5x2
resized_image_matrix = resized_image_matrix(:, 1:end-1); % 删除添加的空列
Ta_matrix = Ta(k); % 取第六列数据作为输出数据
image_10by10 = imresize(resized_image_matrix, [10, 10]); % 将大小调整为10x10
data_images(:,:,k) = mat2gray(image_10by10);
Ta_images(k) = Ta_matrix; % 存储输出数据
end
% 保存输入数据
if ~exist('input_images', 'dir')
mkdir('input_images'); % 创建新的文件夹用于存储图像
end
for k = 1:num_images
input_filename = sprintf('input_images/%d.jpg', k);
imwrite(data_images(:,:,k), input_filename, 'jpg');
end
% 保存输出数据
if ~exist('output_data', 'dir')
mkdir('output_data') % 创建新的文件夹用于存储输出数据
end
for k = 1:num_images
output_filename = sprintf('output_data/%d.txt', k);
dlmwrite(output_filename, Ta_images(k), 'precision', '%.6f');
end
% 创建ImageDatastore对象
imds = imageDatastore('input_images', 'FileExtensions', '.jpg', 'LabelSource', 'foldernames');
imds.ReadFcn = @(filename)imresize(imread(filename), [32, 32]); % 调整图像大小为32x32
% 添加输出数据
outputds = tabularTextDatastore('output_data/*.txt', 'ReadVariableNames', false);
outputds.SelectedVariableNames = 1;
imds = combine(imds, outputds);
% 划分训练集和测试集
[trainImds, testImds] = splitEachLabel(imds, 0.8, 'random');
```