matlab下载并提取Omniglot数据集,并将数据集加载成图像数据存储,手动指定标签
时间: 2024-05-01 14:20:12 浏览: 6
以下是在MATLAB中下载并提取Omniglot数据集,将数据集加载为图像数据存储并手动指定标签的步骤:
1. 下载Omniglot数据集
在MATLAB中,使用以下命令下载Omniglot数据集:
```matlab
url = 'https://github.com/brendenlake/omniglot/raw/master/python/images_background.zip';
filename = 'images_background.zip';
websave(filename,url);
```
这将下载一个名为“images_background.zip”的文件。
2. 提取Omniglot数据集
使用以下命令将Omniglot数据集从zip文件中提取出来:
```matlab
unzip('images_background.zip');
```
这将在当前文件夹中创建一个名为“images_background”的文件夹,其中包含Omniglot数据集的所有图像。
3. 将数据集加载为图像数据存储
使用以下命令将Omniglot数据集加载为图像数据存储:
```matlab
imds = imageDatastore('images_background','FileExtensions',{'.jpg'},'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
```
这将创建一个名为“imds”的ImageDatastore对象,其中包含Omniglot数据集的所有图像。每个图像的标签基于其所在文件夹的名称。
4. 手动指定标签
您可以使用以下命令手动指定每个图像的标签:
```matlab
imds.Labels = categorical(repmat({'label1','label2','label3',...},1,numel(imds.Files)/n));
```
其中,'label1','label2'和'label3'等是您想要指定的标签。n是每个标签的图像数量。
例如,如果要将Omniglot数据集中的所有图像分为20个类别,则可以使用以下命令:
```matlab
imds.Labels = categorical(repmat({'class1','class2','class3','class4','class5','class6','class7','class8','class9','class10','class11','class12','class13','class14','class15','class16','class17','class18','class19','class20'},1,numel(imds.Files)/20));
```
这将将前20个图像标记为“class1”,接下来的20个图像标记为“class2”,以此类推,直到所有图像都被标记。