解释这段代码function [trainData,trainLabels,testData,testLabels] = ReadDataSet(fileRoot,imageFormat,trainNum,testNum) %读取数据集 dataSetFiles = dir(strcat(fileRoot,'\s*')); classNum = length(dataSetFiles); trainLabels = []; testLabels = []; for i = 1 : classNum imageData = dir(strcat(fileRoot,'\',dataSetFiles(i).name,'\*.',imageFormat)); for j = trainNum(1) : trainNum(2) image = im2double(imread(strcat(fileRoot,'\',dataSetFiles(i).name,'\',imageData(j).name))); trainData(:,:,(trainNum(2)-trainNum(1)+1)*(i-1)+j-trainNum(1)+1) = image; trainLabels = [trainLabels;i]; end for j = testNum(1) : testNum(2) image = im2double(imread(strcat(fileRoot,'\',dataSetFiles(i).name,'\',imageData(j).name))); testData(:,:,(testNum(2)-testNum(1)+1)*(i-1)+j-testNum(1)+1) = image; testLabels = [testLabels;i]; end end end
时间: 2023-06-20 07:03:44 浏览: 58
这段代码是一个用于读取数据集的函数。输入参数包括数据集的根目录、图像格式、训练集大小以及测试集大小。函数通过遍历数据集中的文件夹和图像文件来读取数据,并将训练集和测试集的图像数据和标签分别存储在 trainData、trainLabels、testData 和 testLabels 变量中。具体实现过程如下:
- 使用 dir 函数获取数据集文件夹下的所有文件夹,其中每个文件夹代表一个类别,类别数为文件夹数。
- 遍历每个类别的图像文件,使用 imread 函数读取图像,并将其转换为 double 类型。
- 将读取的图像存储在 trainData 或 testData 变量对应的位置,同时将对应的标签存储在 trainLabels 或 testLabels 变量中。
- 最后返回 trainData、trainLabels、testData 和 testLabels 变量。
需要注意的是,在读取图像时,使用了 im2double 函数将图像转换为 double 类型,这是因为在神经网络中通常使用 double 类型的数据进行计算。此外,对于每个图像,都需要将其存储在 trainData 或 testData 变量的对应位置,这里使用了一个公式来计算对应的位置,具体计算方法为 $(trainNum(2)-trainNum(1)+1)*(i-1)+j-trainNum(1)+1$ 或 $(testNum(2)-testNum(1)+1)*(i-1)+j-testNum(1)+1$,其中 $i$ 表示类别编号,$j$ 表示图像编号。
相关问题
解释这段代码fileRoot = 'D:\毕业设计\DTD_Describable Textures Dataset\dtd\images'; imageFormat = 'jpg'; trainNum = [1,100]; testNum = [101,120]; [trainData,trainLabels,testData,testLabels] = ReadDataSet(fileRoot,imageFormat,trainNum,testNum); accuracyTable = CalculateAccuracyTable(trainData,trainLabels,testData,testLabels);
这段代码的作用是读取一个文件夹中的图像数据集,将其分为训练集和测试集,并计算在测试集上的分类准确率。
具体来说,`fileRoot` 是数据集所在文件夹的路径,`imageFormat` 是数据集图片的格式,这里是 `jpg`。`trainNum` 和 `testNum` 分别指定了训练集和测试集的编号范围。`ReadDataSet` 函数会读取数据集并将其分为训练集和测试集,返回的 `trainData`、`trainLabels`、`testData` 和 `testLabels` 分别是训练集数据、训练集标签、测试集数据和测试集标签。
接下来,`CalculateAccuracyTable` 函数会使用读取到的训练集和测试集数据进行模型训练和测试,并计算出每个类别在测试集上的分类准确率。最终,`accuracyTable` 中存储了每个类别在测试集上的分类准确率,可以用于评估模型的性能。
trainData, testData = train_test_split(data, test_size=0.3)
trainData和testData是通过train_test_split函数将data按照一定比例分割而得到的训练数据和测试数据。在给定的例子中,trainData占data的70%,testData占data的30%。根据参数test_size=0.3,我们可以得知,testData的比例为0.3,即30%。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)