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。

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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 = [];

这段代码是在读取一个待处理图像目录中的所有图像文件，并将它们转化为模型可用的训练数据。具体来说，它首先指定了待处理图像目录的路径，并使用dir函数获取该目录下所有文件的信息。然后，它从文件信息中提取文件名，并将文件夹固有信息去除。接着，它获取了类别数量，设置了计数器count和两个空数组images和labels，用于存储图像数据和标签。在接下来的代码中，将循环读取每个图像文件，将其转化为模型可用的数据格式，并将其添加到images和labels中。最终，该代码将返回一个包含所有图像数据和标签的训练数据集。

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

这是一段MATLAB代码，它用于从指定的文件夹中读取图像数据，并将其转换为可用于机器学习算法的格式。具体来说，该代码中的DATADIR是指定图像数据所在的文件夹路径，Name是一个包含所有图像类别名称的向量，num_of_char表示总共有多少个图像类别。在for循环中，首先使用horzcat函数将DATADIR和当前图像类别的名称拼接成完整的文件夹路径pathname。接下来，使用dir函数获取pathname目录下的所有文件信息，并将文件名存储在sub_Name向量中。在for循环的内部，再次使用horzcat函数将pathname和当前图像文件名拼接成完整的文件路径，并使用imread函数读取图像数据。如果图像是彩色图像，则使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像。接下来使用im2bw函数将灰度图像二值化，并将其转换为一个288*1的向量bw1。最后，将bw1添加到images矩阵中，并将当前图像类别的编号存储在labels向量中。需要注意的是，该代码中的reshape函数用于将288*1的向量bw1转换为一个288*1的矩阵，以便与其他图像数据形成一个矩阵。