matlab中cnn图片中裂缝批量预测代码

以下是一个使用 MATLAB 中 CNN 预测图片中裂缝的示例代码：

% 加载预训练的 CNN 模型
load('crack_detection_model.mat')

% 设置测试图片文件夹路径
test_folder = 'path/to/test/folder';

% 获取测试图片文件夹中的所有图片文件名
test_files = dir(fullfile(test_folder, '*.jpg'));

% 循环遍历所有测试图片
for i=1:length(test_files)
    % 读取当前测试图片
    img = imread(fullfile(test_folder, test_files(i).name));
    
    % 对图片进行预处理
    img = imresize(img, [224, 224]); % 调整图片大小
    img = im2double(img); % 转换为 double 类型
    img = img - mean(img(:)); % 去除均值
    
    % 使用 CNN 进行预测
    prediction = predict(crack_detection_model, img);
    
    % 将预测结果转换为标签
    if prediction > 0.5
        label = '有裂缝';
    else
        label = '无裂缝';
    end
    
    % 输出预测结果
    disp(['图片 ', test_files(i).name, ' 的预测结果为：', label]);
end

请注意，此代码仅为示例，具体实现可能需要根据您的数据和模型进行调整。