clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('train_30_32.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('test_30_32.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E:\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');如何修改程序使得在一个文件下直接读取图片

时间: 2024-02-07 20:02:16 浏览: 28
要在一个目录下直接读取图片,只需要修改 `imgPath` 变量的赋值语句即可。将其改为: ```matlab imgPath = [pathname,'\',cell2mat(img_name1(i))]; ``` 这样,`imgPath` 将直接指向指定目录下的图像文件。同时,为了避免与其他文件混淆,建议将训练集和测试集的图像文件放在不同的文件夹中,以便于区分。
相关问题

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end

这段代码的作用是获取用户选择的文件夹路径,然后遍历该文件夹下的所有文件和文件夹(除去当前目录和上一级目录),将每个文件名存入一个结构体数组中,并为每个文件名添加一个数字编号,编号从1开始,直到数组中存储的最后一个文件名。 具体来说,代码的执行流程如下: 1. 使用 `uigetdir` 函数获取用户选择的文件夹路径,该路径存储在 `pathname` 变量中。 2. 使用 `dir` 函数获取文件夹下的所有文件和文件夹,并将它们存储在 `name_list` 结构体数组中。 3. 循环遍历 `name_list` 数组中的每个元素,其中 `i` 取值范围为 3 到 22,即从第三个元素开始到最后一个元素。 4. 对于每个元素,将其 `num` 字段初始化为一个 20 行 1 列的零向量。 5. 将该元素的 `num` 向量中的第 `i-2` 个元素赋值为 1,表示该元素对应的文件的编号为 `i-2`。 总的来说,这段代码的目的是为文件名添加一个数字编号,以便后续处理和分析。

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).引用了不存在的字段 'num'。 出错 LoadData (line 33)num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:\\train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E\\test.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');

这段代码的作用是从指定文件夹中读取图像数据和标签,并将它们保存到.mat文件中。但是,代码中有一些错误: 1. `name_list(i).num(i-2)=1;` 这行代码是错误的,因为`name_list`结构体中没有`num`这个字段。我猜测你想要的是给`label_1`结构体中的`num`字段赋值,因此应该改为`label_1(i).num=1;`。 2. `img_name1=importdata('E:\\train.txt');` 和 `img_name1=importdata('E\\test.txt');` 这两行代码中的路径分隔符不一致,应该都使用反斜杠`\`。 3. `save('E\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');` 这行代码中的路径分隔符也应该改为反斜杠`\`。另外,如果你想要在`E:`盘保存文件,应该使用双反斜杠`\\`,因为单反斜杠`\`是转义符。 修改后的代码如下: ``` clear clc pathname = uigetdir; name_list = dir(pathname); for i = 3:22 label_1(i-2).num = 0; end img_name1 = importdata('E:\train.txt'); img_train_num = size(img_name1, 1); for i = 1:img_train_num img_name_char = cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name = extractBefore(cell2mat(img_name1(i)), '_'); imgPath = [pathname, '\', label_1(i).name, '\', cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i) = temp; end for i = 1:img_train_num for j = 1:20 if strcmp(name_list(j+2).name, label_1(i).name) label_1(i).num = name_list(j+2).num; end end train_y(:,i) = uint8(label_1(i).num); end for i = 1:img_train_num label_2(i).num = 0; end img_name1 = importdata('E:\test.txt'); img_test_num = size(img_name1, 1); for i = 1:img_test_num img_name_char = cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name = extractBefore(cell2mat(img_name1(i)), '_'); imgPath = [pathname, '\', label_2(i).name, '\', cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i) = temp; end for i = 1:img_test_num for j = 1:20 if strcmp(name_list(j+2).name, label_2(i).name) label_2(i).num = name_list(j+2).num; end end test_y(:,i) = uint8(label_2(i).num); end save('E:\imgdata_uint8.mat', 'train_x', 'train_y', 'test_x', 'test_y'); ```

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clear;clc parentdir = 'F:\data process\fMRI\fmrioutput'; % 定义储存各被试源文件的上级文件夹 cd(parentdir); % 进入这个上级文件夹 allsubjects = dir('sub*');%查找该文件夹下的所有被试 subinfos = numel(allsubjects); for i=1:numel(allsubjects) % 对每个被试进行循环 cursubject = allsubjects(i).name; % 找到当前被试的名字 matlabbatch=cell(1); curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT'); curfucout=fullfile('F:\data process\fMRI\fmrioutput',cursubject,'WPAT') matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {curfucout}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.scans = cellstr(spm_select('ExtFPList', curWPAT, '^sw*.nii', Inf)) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.units = 'scans'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.RT = 2; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t = 16; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t0 = 8; %% matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {}, 'orth', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi = {'D:\data process\fMRI\onsets\subject(i)_run1.mat'}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.regress = struct('name', {}, 'val', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx=dir(fullfile(curfucout,'rp*.txt')) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.hpf = 128; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.fact = struct('name', {}, 'levels', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.bases.hrf.derivs = [0 0]; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.volt = 1; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.global = 'None'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mthresh = 0.8; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mask = {''}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.cvi = 'AR(1)'; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.spmmat(1) = cfg_dep('fMRI model specification: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.write_residuals = 0; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.method.Classical = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.spmmat(1) = cfg_dep('Model estimation: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{2}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.name = 'Old'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.weights = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.sessrep = 'none'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.delete = 0; end;怎么改

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