matlab深度卷积神经网络图片先分类再预测图片裂缝走向代码

这里提供一个使用 MATLAB 和深度卷积神经网络（CNN）进行图像分类和预测的示例代码，可以实现图片裂缝走向的预测。

1. 数据集准备

首先需要准备用于训练和测试的数据集。这里以包含石头表面裂缝的图像数据集为例（可以在网上搜索到相关数据集）。将数据集分为训练集和测试集，通常采用 80% 训练集和 20% 测试集的比例。

2. 构建CNN模型

使用 MATLAB 中的 Deep Learning Toolbox 构建 CNN 模型。这里使用了一个简单的卷积神经网络，包括 3 个卷积层、3 个池化层和 2 个全连接层。以下是构建模型的示例代码：

layers = [
    imageInputLayer([64 64 3])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(100)
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',20, ...
    'InitialLearnRate',0.001);

net = trainNetwork(trainData,layers,options);

其中，trainData 是训练集数据，layers 是层序列，options 是训练选项。这里使用了随机梯度下降（SGD）优化器，最大训练轮数为 20，初始学习率为 0.001。

3. 训练模型

使用 trainNetwork 函数训练 CNN 模型：

net = trainNetwork(trainData,layers,options);

其中，trainData 是训练集数据，layers 是层序列，options 是训练选项。

4. 测试模型

使用测试集数据测试模型的准确率：

[YPred,probs] = classify(net,testData);
accuracy = mean(YPred == testLabels);

其中，testData 是测试集数据，testLabels 是测试集标签（即裂缝走向类别），YPred 是模型预测结果，probs 是预测结果的置信度。

5. 预测新图像

使用训练好的模型预测新的图像裂缝走向：

im = imread('new_image.jpg');
im = imresize(im,[64 64]);
[label, score] = classify(net,im);

其中，new_image.jpg 是要进行预测的图像文件名，label 是预测结果，score 是预测结果的置信度。

以上是一个简单的 MATLAB 深度卷积神经网络图片分类和预测的示例代码，可以根据实际需求进行修改和优化。