如何利用imageDatastore函数对训练图像进行标签,代码举例
时间: 2024-02-15 08:04:21 浏览: 27
首先需要将训练图像和对应标签存储在两个不同的文件夹中,比如训练图像存储在"train_images"文件夹中,对应标签存储在"train_labels"文件夹中。然后可以使用Matlab中的imageDatastore函数读取训练图像,并将对应标签存储在Labels属性中。
以下是代码示例:
```matlab
% 定义训练图像和标签文件夹路径
imageFolder = 'train_images';
labelFolder = 'train_labels';
% 使用imageDatastore函数读取训练图像
imds = imageDatastore(imageFolder);
% 获取图像数量
numImages = numel(imds.Files);
% 初始化标签数组
labels = zeros(numImages, 1);
% 循环读取每个图像的对应标签,并存储在labels数组中
for i = 1:numImages
% 获取当前图像的文件名
fileName = imds.Files{i};
% 获取当前图像对应的标签文件名
[~, name, ext] = fileparts(fileName);
labelFileName = fullfile(labelFolder, [name '.txt']);
% 读取标签文件中的标签值
label = dlmread(labelFileName);
% 存储标签值到labels数组中
labels(i) = label;
end
% 将labels存储在imds的Labels属性中
imds.Labels = categorical(labels);
```
上述代码中,使用了Matlab中的fileparts和dlmread函数分别获取当前图像的文件名和对应标签文件名,并使用categorical函数将标签值转换为分类变量存储在imds的Labels属性中。