基于matlab的深度学习图像处理代码

基于MATLAB的深度学习图像处理通常涉及使用其内置的工具箱如Deep Learning Toolbox以及相关的卷积神经网络（CNN）库，比如Neural Network Toolbox。以下是创建一个简单图像分类任务的步骤：

1. **数据预处理**：
使用` imageDatastore `函数读取和预处理图像数据，包括调整尺寸、归一化等。

imds = imageDatastore('path_to_images', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');

2. **构建模型**：
你可以选择搭建经典的卷积神经网络结构，例如LeNet、VGG、ResNet或自定义架构。使用`trainNetwork `函数训练模型。

layers = [
    imageInputLayer([height width channels])
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(poolSize)
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer
    classificationLayer];
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', epochs, 'MiniBatchSize', miniBatchSize);
net = trainNetwork(imds, layers, options);

3. **训练和验证**：
使用`trainNetwork `函数训练模型，并用`evaluate `评估性能。

[trainedNet, trnLoss, valAcc] = trainNetwork(...);

4. **预测**：
对新图像进行预测，可以使用` classify `或` forward `方法。

predictedLabels = classify(net, imds);

5. **保存和加载模型**：
使用` save `和` load `函数保存和加载训练好的模型。

save('model.mat', 'net');
loadedModel = load('model.mat');