怎么将文件夹中的灰度图在matlab中转为可用于神经网络回归模型训练的4D数据

可以按照以下步骤将文件夹中的灰度图转换为4D数据：

1. 读取文件夹中的所有灰度图像，可以使用 `imread` 函数。

2. 将读取的灰度图像转换为单精度浮点数格式，可以使用 `im2single` 函数。

3. 对于每个图像，调整其尺寸以适应神经网络模型的输入要求。如果输入是固定大小的，则可以使用 `imresize` 函数将图像调整为所需的大小。

4. 将所有图像堆叠成一个4D数组，其中第四维是图像数量。可以使用 `cat` 函数将每个图像添加到数组中。

下面是一个示例代码：

% 设置输入图像的大小
inputSize = [224 224];

% 读取文件夹中的所有图像
imgDir = 'path/to/folder';
imgFiles = dir(fullfile(imgDir, '*.png'));
numImages = numel(imgFiles);

% 初始化图像数组
images = zeros([inputSize 1 numImages], 'single');

% 将所有图像添加到数组中
for i = 1:numImages
    % 读取图像
    img = imread(fullfile(imgDir, imgFiles(i).name));
    
    % 调整图像大小
    img = imresize(img, inputSize);
    
    % 转换为单精度浮点数格式
    img = im2single(img);
    
    % 添加到数组中
    images(:, :, 1, i) = img;
end

% 显示数组大小
disp(size(images));

这将生成一个4D数组 `images`，其中第四维是文件夹中的图像数量，可以将其用于神经网络模型的训练。