编写花朵识别系统代码

创建一个花朵识别系统通常涉及到图像分类的任务，这在深度学习领域非常常见，特别是使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）。以下是一个简化的步骤概述和基本的MATLAB代码框架：

1. **数据准备**:
- 收集或下载花朵图像数据集，如Flowers102、Oxford Flowers等。使用` imageDatastore `或` imageDatastoreFolder `函数来组织数据。

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

2. **预处理**:
- 图像归一化、大小调整、可能还需要进行数据增强，比如随机裁剪、旋转等。

augmenter = imageDataAugmenter( ...
    'RandRotation', [-5,5], ...
    'RandXReflection', true);
imds = augmentedImageDatastore([224 224], imds, 'DataAugmentation', augmenter);

3. **模型选择**:
- 选择一个CNN架构，比如VGG-16、ResNet或自行设计网络。可以使用`trainNetwork`函数训练模型。

net = vgg16;
layers = net.Layers;
layers(end+1) = fullyConnectedLayer(numClasses); % numClasses是你有多少种花朵类别
layers(end) = classificationLayer; 
options = trainingOptions('sgdm', ... % 使用随机梯度下降优化器
    'MaxEpochs', 20, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(imds, layers, options);

4. **评估与保存**:
- 使用测试数据集评估模型性能，然后保存模型以便后续使用。

testImds = imageDatastore('test_flowers_directory', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
YPred = classify(net, testImds);
accuracy = mean(YPred == testImds.Labels);
save('flowerClassifier.mat', 'net', 'accuracy');

5. **预测**:
- 对新的花朵图片进行预测。

newImage = imread('path_to_new_image.jpg');
resizedImage = imresize(newImage, [224 224]);
YPredNew = predict(net, resizedImage);

**相关问题**:
1. 如何处理花朵图像的数据增强？
2. 如何选择适合花朵识别的CNN架构？
3. 如何调整`trainNetwork`中的参数以优化模型？
4. 除了准确率，还有哪些指标可以评价图像分类模型？