% 设置输入输出路径和文件名 input_folder = 'input_folder'; output_folder = 'output_folder'; file_names = dir(fullfile(input_folder, '*.hdf')); % 循环读取并转换每个文件 for i = 1:numel(file_names) % 打开HDF文件 file_path = fullfile(input_folder, file_names(i).name); file_id = hdfgd('open', file_path, 'DFACC_READ'); % 获取数据集名称并打开数据集 grid_name = 'Grid1'; data_name = 'Data-field1'; grid_id = hdfgd('attach', file_id, grid_name); data_id = hdfgd('select', grid_id, data_name, 'read'); % 获取数据集信息 [rank, dims, ~, ~, ~, ~, status] = hdfgd('info', data_id); if status ~= 0 error('Error getting dataset information'); end % 读取数据集并转换为tif data = hdfgd('read', data_id, ones(1, rank), [], []); output_path = fullfile(output_folder, [file_names(i).name, '.tif']); geotiffwrite(output_path, data, [0, 0], 'GeoKeyDirectoryTag', geotiffinfo(file_path).GeoTIFFTags.GeoKeyDirectoryTag); % 关闭数据集和文件 hdfgd('detach', grid_id); hdfgd('close', file_id); end这是刚才报错的代码

时间: 2024-03-29 16:40:43 浏览: 151
根据您提供的代码,我可以看出这是使用 HDFGD 库读取 HDF 文件并将其转换为 GeoTIFF 格式的过程。报错信息显示您在使用 `hdfgd('info', data_id)` 获取数据集信息时出错了。这可能是由于数据集名称不正确导致的。 请确保 `data_name` 变量中存储的数据集名称是正确的,并且确保 HDF 文件中确实存在该数据集。您可以使用 HDFView 或其他 HDF 文件查看器来检查 HDF 文件中的数据集。 另外,请注意 MATLAB 官方已经弃用了 HDFGD 库,建议您改用 MATLAB.IO.HDFEOS.GD 库进行操作。
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% step 1: 获取所有tif文件名 tif_folder = 'your_tif_folder_path'; tif_files = dir(fullfile(tif_folder, '*.tif')); tif_filenames = {tif_files.name}; % step 2-4: 对每张图像进行滤波并保存结果 result_folder = 'your_result_folder_path'; for i = 1:length(tif_filenames) % read image data tif_path = fullfile(tif_folder, tif_filenames{i}); tif_data = imread(tif_path); % apply Savitzky-Golay filter window_size = 5; polynomial_order = 2; filtered_data = sgolayfilt(tif_data, polynomial_order, window_size); % save filtered data as new tif file result_filename = strcat('result_', num2str(i), '.tif'); result_path = fullfile(result_folder, result_filename); imwrite(filtered_data, result_path); % add result filename to result list year_index = ceil(i / 24); result_list{year_index}(mod(i-1, 24)+1) = result_filename; end这个代码

根据代码来看,它不是导出一年365天的数据,而是对指定文件夹下的所有tif格式图像进行滤波操作,并将结果保存在指定的结果文件夹中。具体来说,代码中的循环语句会遍历所有tif文件,对每个文件执行以下操作: 1. 读取tif文件数据 2. 对数据应用Savitzky-Golay滤波 3. 将滤波后的数据保存为新的tif文件 4. 将新的tif文件名添加到结果列表中 在循环的过程中,每24个tif文件会被视为一年的数据,并将其对应的结果文件名保存在result_list中。因此,如果tif文件的总数为n,那么result_list中的元素个数应为ceil(n/24)个,每个元素包含24个结果文件名。

% 设置图片文件夹路径 image_folder = 'C:\Users\断x\Pictures\zd'; % 读取文件夹中的所有图片 file_names = dir(fullfile(image_folder, '*.jpg')); num_images = length(file_names); % 定义数组保存结果 XX = zeros(1, num_images); YY = zeros(1, num_images); % 循环遍历每张图片并处理 for i = 1:num_images % 读取图片 image_name = file_names(i).name; image_path = fullfile(image_folder, image_name); image = imread(image_path); I= image; % 处理图片 %I1 = rgb2gray(I); I2 = imcomplement(I); thresh = graythresh(I2); I3 = im2bw(I2, thresh); Ibw = imfill(I3, 'holes'); Ilabel = bwlabel(Ibw); Area_I = regionprops(Ilabel, 'centroid'); % 绘制形心并保存结果 figure; imshow(image); hold on; for x = 1:numel(Area_I) plot(Area_I(x).Centroid(1), Area_I(x).Centroid(2), 'b*'); XX(1,i) = Area_I(x).Centroid(1); YY(1,i)= Area_I(x).Centroid(2); end hold off end % 计算位移和时间 if i > 1 displacement(1,i) = sqrt((XX(1,i)-XX(1,i-1))^2 + (YY(1,i)-YY(1,i-1))^2); time(1,i) = i-1; end加上画出位移图和加速度图的代码

代码如下: % 设置图片文件夹路径 image_folder = 'C:\Users\断x\Pictures\zd'; % 读取文件夹中的所有图片 file_names = dir(fullfile(image_folder, '*.jpg')); num_images = length(file_names); % 定义数组保存结果 XX = zeros(1, num_images); YY = zeros(1, num_images); displacement = zeros(1, num_images); time = zeros(1, num_images); % 循环遍历每张图片并处理 for i = 1:num_images % 读取图片 image_name = file_names(i).name; image_path = fullfile(image_folder, image_name); image = imread(image_path); I = image; % 处理图片 I2 = imcomplement(I); thresh = graythresh(I2); I3 = im2bw(I2, thresh); Ibw = imfill(I3, 'holes'); Ilabel = bwlabel(Ibw); Area_I = regionprops(Ilabel, 'centroid'); % 绘制形心并保存结果 figure; imshow(image); hold on; for x = 1:numel(Area_I) plot(Area_I(x).Centroid(1), Area_I(x).Centroid(2), 'b*'); XX(1,i) = Area_I(x).Centroid(1); YY(1,i) = Area_I(x).Centroid(2); end hold off % 计算位移和时间 if i > 1 displacement(1,i) = sqrt((XX(1,i)-XX(1,i-1))^2 + (YY(1,i)-YY(1,i-1))^2); time(1,i) = i-1; end end % 画出位移图 figure; plot(time, displacement); title('Displacement vs Time'); xlabel('Time'); ylabel('Displacement'); % 计算加速度并画出加速度图 velocity = displacement./time; acceleration = (velocity(2:end)-velocity(1:end-1))./(time(2:end)-time(1:end-1)); figure; plot(time(2:end), acceleration); title('Acceleration vs Time'); xlabel('Time'); ylabel('Acceleration');
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1、读取数据 digitDatasetPath=fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos','nndatasets','DigitDataset'); imds=imageDatastore(digitDatasetPath,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames'); numTrainingFiles=0.75; [imdsTrain,imdsTest]=splitEachLabel(imds,numTrainingFiles,'randomized'); 2、神经网络架构 layers=[... imageInputLayer([28 28 1]); convolution2dLayer(5,6,'Stride',1,'Padding','same'); reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Padding','same') convolution2dLayer(5,16,'Stride',1,'Padding','same'); reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Padding','same') fullyConnectedLayer(120) reluLayer fullyConnectedLayer(84) reluLayer fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer ]; 3、超参数设置 options=trainingOptions('adam',... 'ExecutionEnvironment','auto','MaxEpochs',30,... 'InitialLearnRate',1e-3,'Verbose',false,'Plots','training-progress'); 4、神经网络训练 net=trainNetwork(imdsTrain,layers,options); 5、预测和输出 Ypred=classify(net, imdsTest); YTest=imdsTest.Labels; accuracy=sum(Ypred==YTest)/numel(YTest) fprintf('精确值为:%5.2f%%\n',accuracy*100); clear I=imread('风扇.png'); net = squeezenet; %net = resnet50('Weights','none') inputSize=net.Layers(1).InputSize; I_resize=imresize(I,inputSize(1:2)); label=classify(net,I_resize,'ExecutionEnvironment','cpu'); 6、输出图片 figure subplot(1,4,1),plot(layerGraph(net.Layers)); subplot(1,4,2),imshow(I); subplot(1,4,3),imshow(I_resize); subplot(1,4,4),imshow(I_resize);title(string(label))

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