matlab中cnn图片分类然后进行图片裂缝走向预测代码

以下是一个简单的 MATLAB CNN 图片分类和裂缝走向预测代码示例：

% 加载训练好的模型和图像均值
load('my_trained_model.mat');
load('mean_image.mat');

% 读取测试图片
test_image = imread('test_image.jpg');

% 图像预处理
test_image = imresize(test_image, [227 227]); % 调整尺寸
test_image = single(test_image); % 转换为单精度数据类型
test_image = bsxfun(@minus, test_image, mean_image); % 减去均值

% 运行模型进行图片分类
prediction = predict(my_trained_model, test_image);

% 解释预测结果
if prediction > 0.5
    disp('图片中存在裂缝');
    
    % 运行另一个 CNN 模型进行裂缝走向预测
    load('my_crack_direction_model.mat');
    crack_direction_prediction = predict(my_crack_direction_model, test_image);
    if crack_direction_prediction > 0.5
        disp('裂缝走向为横向');
    else
        disp('裂缝走向为纵向');
    end
else
    disp('图片中不存在裂缝');
end

在上面的代码中，`my_trained_model.mat` 是你训练好的 CNN 模型，`mean_image.mat` 是你用于训练模型时计算的图像均值，`test_image.jpg` 是你想要预测的测试图片。首先，我们运行模型对图片进行分类，如果预测结果大于 0.5，则表示图片中存在裂缝。然后，我们可以根据需要运行另一个 CNN 模型对裂缝走向进行预测。如果裂缝走向预测结果大于 0.5，则表示裂缝走向为横向，否则为纵向。