DATADIR='.\sample'; % 待处理图像目录 dirinfo=dir(DATADIR); % 获取图像目录所有文件信息 Name={dirinfo.name}; % 获取文件名 Name(1:2)=[]; % 去除文件夹固有信息 [nouse num_of_char]=size(Name); % 获取类别数量 count = 1; images = []; labels = []; for cnt=1 :num_of_char % for 循环读取所有文件夹 pathname=horzcat(DATADIR, Name{cnt},''); % 把路径和名字融合一起 sub_dirinfo=dir(pathname); % 获取图像目录所有文件信息 sub_Name={sub_dirinfo.name}; % 获取文件名 sub_Name(1:2)=[]; [nouse num_of_image]=size(sub_Name); for i = 1: num_of_image image = imread(horzcat(pathname,sub_Name{i})); if size(image,3) >1 image = rgb2gray(image); end bw = im2bw(image,graythresh(image)); bw1 = double(reshape(bw,288,1)); images = [images,bw1]; labels(count) = cnt; count = count +1; end end查找输出节点

这段代码是用于读取一个图像分类数据集，并将每张图像转化为一维向量保存在images矩阵中，同时将每个图像所属的类别保存在labels向量中。在这个数据集中，共有num_of_char个类别，每个类别下有num_of_image张图像。最终读取的所有图像都会被转化为288维向量。并没有输出节点这一概念，可能需要更多的代码上下文信息才能回答更详细的问题。