matlab中cnn图片裂缝分类识别代码

以下是一个基于 MATLAB 的卷积神经网络（CNN）图像分类示例代码，可以用于分类和识别裂缝图像：

1. 数据准备

首先，需要准备训练数据和测试数据。可以使用 `imds = imageDatastore()` 函数来创建一个图像数据存储对象，然后将图像分为训练集和测试集。

dataFolder = 'path/to/data/folder';
imds = imageDatastore(dataFolder,'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');

2. 定义卷积神经网络

接下来，需要定义一个卷积神经网络，可以使用 `convolution2dLayer()`、`maxPooling2dLayer()`、`fullyConnectedLayer()` 和 `classificationLayer()` 函数来定义卷积神经网络的各层。

layers = [
    imageInputLayer([224 224 3])
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,64,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,128,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(64)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

3. 训练卷积神经网络

训练卷积神经网络时，可以使用 `trainNetwork()` 函数来定义训练选项和训练网络。

options = trainingOptions('sgdm',...
    'MiniBatchSize',32,...
    'MaxEpochs',10,...
    'InitialLearnRate',1e-4,...
    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress');

net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

4. 测试卷积神经网络

测试卷积神经网络时，可以使用 `classify()` 函数来对测试数据进行分类，并计算分类准确率。

YPred = classify(net,imdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;

accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)

以上是一个简单的卷积神经网络图像分类示例代码，可以用于分类和识别裂缝图像。请记得根据你的数据和任务需求进行调整和优化。