matlab unet图像分割代码

以下是一个简单的 MATLAB UNet 图像分割示例代码：

% 加载图像和标签数据
imds = imageDatastore('train/images');
pxds = pixelLabelDatastore('train/labels', classNames, classIDs);

% 定义 UNet 网络
numClasses = numel(classNames);
lgraph = unetLayers([256 256 numChannels], numClasses, 'EncoderDepth', 3);

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 4, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', true);

% 训练 UNet 网络
net = trainNetwork(imds, pxds, lgraph, options);

% 加载测试图像并进行预测
testImage = imread('test/test_image.png');
predictedLabels = semanticseg(testImage, net);

% 可视化预测结果
B = labeloverlay(testImage, predictedLabels);
imshow(B)

在这个示例代码中，我们首先加载图像和标签数据，然后定义 UNet 网络。接下来，我们定义训练选项并训练网络。最后，我们加载测试图像并进行预测，然后将预测结果可视化。请注意，这个示例代码中使用的数据是虚构的，你需要根据你自己的数据调整代码。