云雪识别matlab代码

在MATLAB中进行云雪识别，可以利用其丰富的图像处理库和机器学习工具箱。下面是一个简单的示例，展示如何使用预训练的卷积神经网络模型来进行初步的二分类任务（云/非云或雪/非雪）：

% 加载预训练的ImageNet模型（如VGG16或ResNet）
net = alexnet; % 更改为你所需的预训练模型

% 准备样本数据集（需要包含云、雪和非云、非雪的图片）
imds = imageDatastore('your_dataset_path', 'IncludeSubfolders', true);
augmentedImageDatastoreOptions = imageDatastore augmentationOptions('RandXReflection', true, 'RandYReflection', true);

% 数据增强
augmentedData = augmentedImageDatastore([224 224], imds, augmentedImageDatastoreOptions);

% 加载模型并进行迁移学习
layers = net.Layers;
layers(end) = fullyConnectedLayer(numClasses); % numClasses是类别数
layers(end-1).Weights = initFcn('uniform'); % 初始化权重
layers(end-1).Bias = initFcn('zeros');
lgraph = layerGraph(layers);
options = trainingOptions('sgdm', ... % 使用SGD优化器
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Shuffle','every-epoch');

% 训练模型
net = trainNetwork(augmentedData, lgraph, options);

% 对新图片进行识别
newIm = imread('path_to_test_image.jpg');
inputImage = imresize(newIm, [224 224]);
output = classify(net, inputImage);
[labels, scores] = max(output, [], 2); % 获取最大概率对应的标签和分数

% 分析结果
if labels == 1 % 如果1代表云或雪
    disp('Detected cloud or snow');
else
    disp('No cloud or snow detected');
end

注意这只是一个基础示例，实际应用中可能需要对数据进行更复杂的预处理，并可能需要微调模型以适应特定场景。