clear all clc close all TrainDatabasePath = uigetdir('C:\Users\86182\Desktop', 'Select training database path' ); TestDatabasePath = uigetdir('C:\Users\86182\Desktop', 'Select test database path'); prompt = {'Enter test image name (a number between 1 to 24):'}; dlg_title = 'Input of PCA-Based Face Recognition System'; num_lines= 1; def = {'1'}; TestImage = inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def); TestImage = strcat(TestDatabasePath,'\',char(TestImage),'.bmp'); im = imread(TestImage); T = CreateDatabase(TrainDatabasePath); [m, A, Eigenfaces] = EigenfaceCore(T); OutputName = Recognition(TestImage, m, A, Eigenfaces); SelectedImage = strcat(TrainDatabasePath,'\',OutputName); SelectedImage = imread(SelectedImage); %显示识别结果 imshow(im) title('Test Image'); figure,imshow(SelectedImage); title('Equivalent Image'); str = strcat('Matched image is : ',OutputName); disp(str)帮我编写一个CreateDatabase函数,上述代码用于人脸识别
时间: 2024-02-05 08:04:00 浏览: 18
好的,以下是一个简单的CreateDatabase函数的示例代码:
```matlab
function T = CreateDatabase(path)
% path: 训练集文件夹路径
% T: 保存训练集图像矩阵的cell数组
% 获取指定路径下的所有bmp格式文件
bmpFiles = dir(fullfile(path, '*.bmp'));
nFiles = length(bmpFiles);
% 遍历所有bmp文件,读取图像并保存到cell数组T中
T = cell(nFiles, 1);
for i = 1:nFiles
filename = fullfile(path, bmpFiles(i).name);
im = imread(filename);
T{i} = im;
end
```
CreateDatabase函数的作用是读取训练集文件夹中的所有bmp格式图像文件,并将它们保存到一个cell数组T中。在人脸识别中,这些图像将用于训练特征向量。
相关问题
clc;clear all ;close all; xpipei=zeros(19,21);%定义变量。变量规划 readbmp=du
这段代码实际上是MATLAB的代码。
首先,clc命令用于清除命令窗口的内容,使其变为空白。
clear all命令用于清除MATLAB工作空间中的所有变量和函数。
close all命令用于关闭所有已打开的图形窗口。
xpipei=zeros(19,21); 定义了一个名为xpipei的变量,它是一个19行、21列的零矩阵。
readbmp=du; 定义了一个名为readbmp的变量,它的值是du。
根据代码的含义,这段代码的作用是:
清除命令窗口的内容,清除工作空间中的所有变量和函数,关闭所有打开的图形窗口。然后定义一个名为xpipei的19行21列的零矩阵,以及一个名为readbmp的变量,其值为du。
clear all clc close all A=xlsread('线路用邻接矩阵.xlsx'); [m,n]=size(A); for i=1:1:m for j=1:1:n if isnan(A(i,j)) A(i,j)=inf; end end end B=inf*ones(81,1); AB=[B,A]; x7=AB;
这段代码的功能是读取Excel文件中的邻接矩阵数据,并将缺失值替换为正无穷。然后将一个大小为81x1的全为正无穷的列向量B,与邻接矩阵A拼接在一起,得到新的矩阵x7。
接下来,我将对代码进行分析:
1. `clear all`:清除所有变量。
2. `clc`:清除命令行窗口中的内容。
3. `close all`:关闭所有打开的图形窗口。
4. `A=xlsread('线路用邻接矩阵.xlsx')`:使用`xlsread`函数从名为'线路用邻接矩阵.xlsx'的Excel文件中读取数据,并将数据存储在变量A中。
5. `[m,n]=size(A)`:使用`size`函数获取矩阵A的行数和列数,并将结果分别存储在变量m和n中。
6. 遍历矩阵A并替换缺失值:使用双重循环遍历矩阵A的每个元素,如果元素是NaN(缺失值),则将其替换为正无穷。
7. `B=inf*ones(81,1)`:创建一个大小为81x1的列向量B,所有元素均为正无穷。
8. `AB=[B,A]`:将列向量B与邻接矩阵A按列拼接在一起,得到一个新的矩阵AB。
9. `x7=AB`:将新的矩阵AB赋值给变量x7。
通过这段代码,可以将Excel文件中的邻接矩阵数据读取并处理,确保所有缺失值都被替换为正无穷。最后,将处理后的矩阵与一个全为正无穷的列向量进行拼接,得到新的矩阵x7。