matlab卷积神经网络预测图片裂缝走向代码

以下是使用 MATLAB 实现卷积神经网络进行图片裂缝走向预测的示例代码：

% 加载数据
load('crack_data.mat');

% 构建卷积神经网络
layers = [
    imageInputLayer([128 128 3])
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    convolution2dLayer(3, 128, 'Padding', 'same')
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(2)
    regressionLayer
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 30, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练卷积神经网络
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 使用卷积神经网络进行预测
YPred = predict(net, XTest);

% 显示预测结果
figure;
imshow(XTest(:,:,:,1));
hold on;
quiver(1:16:128, 1:16:128, YPred(1:16:end,1), YPred(1:16:end,2), 'r');
hold off;

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，具体实现可能需要根据自己的数据集和需求进行调整。同时，模型的准确性也需要根据实际情况进行评估和优化。