matlab2018a设置m文件的存储文件夹

在MATLAB 2018a中设置M文件的存储文件夹，你可以按照以下步骤操作：

1. 打开MATLAB软件。

2. 点击左上角的"当前文件夹"按钮，选择一个你想要存储M文件的文件夹。

3. 在MATLAB命令窗口中输入 "cd '文件夹路径'"，将MATLAB的当前路径设置为你选择的文件夹路径。

4. 在该路径下创建一个新的文件夹，用于存储你的M文件。

5. 在MATLAB编辑器中编写你的M文件，并将其保存到你创建的新文件夹中。

这样，你就可以成功设置M文件的存储文件夹了。

相关问题

matlab2018a自定义m文件的存储文件夹

在 MATLAB 2018a 中，你可以使用 `addpath` 函数来添加自定义 M 文件所在的文件夹路径。这样，当你调用自定义 M 文件时，MATLAB 就会在这些路径下寻找相应的函数。

具体步骤如下：

1. 打开 MATLAB 2018a 软件；
2. 在 MATLAB 命令窗口输入 `addpath('folder_path')`，其中 `folder_path` 是你自定义 M 文件所在的文件夹路径；
3. 按下 Enter 键，即可将该文件夹路径添加到 MATLAB 的搜索路径中；
4. 确认添加成功，输入 `path` 命令查看 MATLAB 的搜索路径。

如果你想每次启动 MATLAB 时都自动添加该文件夹路径，可以在 MATLAB 的启动文件中进行设置。具体方法请参考 MATLAB 官方文档。

% 指定包含SEM图像的目录 image_dir = 'D:\MATLAB\R2018a\bin\灰岩12个\样7\500X\'; % 从目录中读取图像文件名列表 image_files = dir(fullfile(image_dir, '*.tiff')); % K-均值聚类的参数 num_clusters = 3; % 簇数（可以更改此值） max_iterations = 100; % 最大迭代次数（可以更改此值） % 初始化矩阵以存储群集映像和群集中心 num_images = numel(image_files); % 计算图像文件数 clustered_images = cell(1, num_images); cluster_centers_all = cell(1, num_images); % 循环浏览每个图像文件 for i = 1:num_images % 读取当前图像并规范化 image_path = fullfile(image_dir, image_files(i).name); image_data = double(imread(image_path))/ 255; % 执行K-means聚类 [cluster_indices, cluster_centers] = kmeans(reshape(image_data,[],size(image_data,3)), num_clusters,'MaxIter',max_iterations); % 将聚集的数据重新整形为图像维度 clustered_images{i} = reshape(cluster_indices, size(image_data,1),size(image_data,2)); % 将聚类图像转换成彩色图像 RGB = zeros(size(image_data)); for j = 1:num_clusters RGB(:,:,j) = (clustered_images{i} == j); end RGB = bsxfun(@times, RGB, reshape(cluster_centers, 1,1,[])); clustered_images{i} = RGB; % 保存聚类后的图像到文件夹 [pathstr, name, ext] = fileparts(image_path); imwrite(uint8(RGB*255), fullfile(pathstr, [name '_clustered' ext])); end % 显示原始图像和群集图像 for i = 1:num_images figure; subplot(1, num_clusters + 1, 1); imshow(imread(fullfile(image_dir, image_files(i).name))); title('Original Image'); for j = 1:num_clusters subplot(1, num_clusters + 1, j + 1); imshow(clustered_images{i}); title(sprintf('Cluster %d', j)); end end % 计算孔隙率 porosity = zeros(1, num_images); for i = 1:num_images % 统计原始图像中的像素数 img_pixels = numel(imread(fullfile(image_dir, image_files(i).name))); % 统计聚类图像中标记为第一个簇的像素数 cluster_pixels = sum(sum(clustered_images{i}(:,:,1) > 0)); % 计算孔隙率 porosity(i)=(1 - (cluster_pixels / img_pixels))*100; end % 显示计算后的孔隙率 for i = 1:num_images fprintf('Image %d: Porosity = %f\n', i, porosity(i)); end

这是一段 MATLAB 代码，对一组 SEM 图像执行了 K-means 聚类，并计算了孔隙率。其中，通过指定包含 SEM 图像的目录，使用 `dir` 函数读取图像文件名列表，然后使用 `imread` 函数读取图像数据并规范化。接着，使用 `kmeans` 函数对图像进行 K-means 聚类，将聚类图像转换成彩色图像，并保存聚类后的图像到文件夹。最后，计算每个图像的孔隙率，并输出计算结果。