matlab中cnn图片分类准确率后,预测图片代码
时间: 2023-08-03 11:07:21 浏览: 140
以下是使用训练好的CNN模型来预测图片的代码示例:
```matlab
% 加载训练好的CNN模型
load('trainedModel.mat');
% 读取要预测的图片
img = imread('test.jpg');
% 将图片大小调整为CNN模型所需的大小
img = imresize(img, [227 227]);
% 对图片进行预处理
img = im2single(img);
img = img - mean(img);
% 使用CNN模型进行预测
scores = predict(trainedModel, img);
% 取得预测结果
[~, predictedLabels] = max(scores);
% 输出预测结果
disp(['预测结果为: ' num2str(predictedLabels)]);
```
需要注意的是,这段代码中的 `trainedModel.mat` 文件是你已经训练好的CNN模型,需要先使用训练数据训练好模型并保存为 `trainedModel.mat` 文件,才能用于预测。另外,代码中的 `test.jpg` 是要预测的图片文件,需要根据实际情况进行修改。
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matlab中cnn图片分类准确率后,预测图片中裂缝代码
以下是使用训练好的CNN模型来预测图片中裂缝的代码示例:
```matlab
% 加载训练好的CNN模型
load('trainedModel.mat');
% 读取要预测的图片
img = imread('test.jpg');
% 将图片大小调整为CNN模型所需的大小
img = imresize(img, [227 227]);
% 对图片进行预处理
img = im2single(img);
img = img - mean(img);
% 使用CNN模型进行预测
scores = predict(trainedModel, img);
% 取得预测结果
[~, predictedLabels] = max(scores);
% 判断预测结果是否为裂缝
if predictedLabels == 1
disp('该图片中存在裂缝!');
else
disp('该图片中不存在裂缝。');
end
```
需要注意的是,这段代码中的 `trainedModel.mat` 文件是你已经训练好的CNN模型,需要先使用训练数据训练好模型并保存为 `trainedModel.mat` 文件,才能用于预测。另外,代码中的 `test.jpg` 是要预测的图片文件,需要根据实际情况进行修改。
matlab中cnn图片分类并且裂缝走向批量预测代码
以下是使用 MATLAB 中的深度学习工具箱中的卷积神经网络(CNN)对图像进行分类并预测裂缝走向的代码示例:
```matlab
% 1. 加载训练好的 CNN 模型
load('crack_classification_cnn.mat', 'net');
% 2. 读取待预测的图像
imgDir = 'path/to/image/folder/';
imds = imageDatastore(imgDir);
% 3. 预处理图像
inputSize = net.Layers(1).InputSize;
augimds = augmentedImageDatastore(inputSize(1:2), imds);
% 4. 批量预测图像的分类和裂缝走向
[YPred, scores] = classify(net, augimds);
croppedYPred = cellfun(@(x) x(1:2), YPred, 'UniformOutput', false);
% 5. 显示预测结果
labels = imds.Labels;
confMat = confusionmat(labels, YPred);
confMat = confMat./sum(confMat,2);
mean(diag(confMat))
```
解释:
1. 首先,我们需要加载已经训练好的 CNN 模型。
2. 然后,我们需要读取待预测的图像,这里使用 imageDatastore 函数来加载图像文件夹中的所有图像,存储在 imds 变量中。
3. 对于每张图像,我们需要对其进行预处理,以适应 CNN 模型的输入要求。这里,我们使用 augmentedImageDatastore 函数来进行图像增强操作,比如随机翻转、旋转、裁剪等。
4. 接着,我们可以使用 classify 函数对图像进行批量预测,得到预测结果 YPred 和分类的置信度 scores。由于每个图像有多个裂缝,这里我们使用 cellfun 函数将裂缝走向的预测结果从完整的分类结果中提取出来。
5. 最后,我们可以根据预测结果和真实标签计算混淆矩阵,并计算出模型的平均准确率。
需要注意的是,在这个例子中,我们假设图像文件夹中所有图像都是同一大小,并且它们已经被切分成了相同的大小。如果你的图像大小或者裂缝走向的标注方式不同,你需要相应地调整代码。
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