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：

% 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。

相关问题

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：

% 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。

matlab中cnn图片中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)对图像中的裂缝走向进行批量预测的代码示例:

% 1. 加载训练好的 CNN 模型
load('crack_direction_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. 批量预测图像中的裂缝走向
YPred = classify(net, augimds);

% 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。

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。