function P=vector(s) %get the multiple images' feature vector file=fopen('result.txt','a+'); fprintf(file,'\n手写体数字识别(RBF神经网络:)%s', datestr(date)); i=s; for j=0:9 str1=int2str(j); for k=1:8 str2=int2str(k); fnamestr=strcat(str1,'-',str2,'.bmp'); fname=imread(fnamestr); fname2bw=im2bw(fname); %[row,col]=size(fname2bw) inputvector=getfeature(fname2bw); P(:,i+1)=inputvector; i=i+1; end end
时间: 2024-04-28 17:23:14 浏览: 14
这段代码是一个 MATLAB 函数,用于提取手写数字图片的特征向量。具体来说,该函数读取文件夹中的多个图片文件,将每个图片转换为二值图像,并提取其特征向量,将所有图片的特征向量存储在一个矩阵 P 中。
其中,函数的输入参数 s 表示起始索引,用于给每个图片的特征向量在矩阵 P 中分配一个位置。该函数会从数字 0 到 9 的文件夹中读取每张图片,每个文件夹中有 8 张图片,文件名格式为“数字-序号.bmp”。对于每个文件,函数会将其转换为二值图像,并调用另一个 MATLAB 函数 getfeature 来提取特征向量。最终,函数将所有图片的特征向量存储在一个矩阵 P 中,并将其写入到文件 result.txt 中。
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function P=vector(s) %get the multiple images' feature vector % file=fopen('result.txt','a+'); % fprintf(file,'\n手写体数字识别(RBF神经网络:)%s', datestr(date)); i=s; for j=0:9 str1=int2str(j); for k=1:8 str2=int2str(k); fnamestr=strcat(str1,'-',str2,'.bmp'); fname=imread(fnamestr); fname2bw=im2bw(fname); %[row,col]=size(fname2bw) inputvector=getfeature(fname2bw); P(:,i+1)=inputvector; i=i+1; end end
这段代码的功能是获取多个手写数字图片的特征向量,并将这些特征向量存储在矩阵P中。具体来说,代码通过循环遍历10个数字(0-9),每个数字有8个不同的手写体图片(命名为"数字-编号.bmp"),然后将每张图片转化为二值图像,提取其特征向量,并将这些特征向量按列存储在矩阵P中。最终,矩阵P的列数应该为80(8张图片*10个数字),每列为一个手写数字图片的特征向量。
FILE *file = fopen("students.txt", "r");
FILE *file = fopen("students.txt", "r")是一个C语言中用于打开文件的函数调用。它的作用是打开名为"students.txt"的文件,并以只读模式打开。该函数返回一个指向FILE类型的指针,可以用于后续对文件的读取操作。
在这个例子中,"students.txt"是文件的路径和名称,"r"表示以只读模式打开文件。如果文件不存在,fopen函数将返回NULL指针,表示打开文件失败。
一旦成功打开文件,你可以使用返回的FILE指针来执行各种文件操作,如读取文件内容、写入文件等。完成对文件的操作后,应该使用fclose函数关闭文件,以释放系统资源。