已经用imageDatastore提取完一个图片集，如何用imageDatastore提取一个标签数据集与之对应，这个标签数据集如何制作。

要用imageDatastore提取一个标签数据集，需要对每个图像都有一个对应的标签数据。标签数据的格式可以是数字标签向量、one-hot编码向量、框框坐标数组或分割掩模矩阵等。下面以一个分类任务为例，介绍如何用imageDatastore提取一个标签数据集。

首先，假设已经用imageDatastore提取完一个图片集，可以使用readimage函数读取每个图像，并将其转换为特定格式用于训练。接下来，需要创建另一个imageDatastore对象，用于提取标签数据集。

1. 首先，需要定义一个标签数据的格式，例如数字标签向量或one-hot编码向量，以及每个图像对应的标签。这里以数字标签向量为例，假设有6个类别，分别用数字0~5表示。可以创建一个大小为1x1x6的矩阵，每个元素表示对应类别的概率，例如[1,0,0,0,0,0]表示第一类，[0,1,0,0,0,0]表示第二类，以此类推。

2. 然后，需要将每个图像的标签转换为数字标签向量，并存储到一个数组或矩阵中。可以使用一个for循环依次读取每个图像，并根据其文件名或路径来确定对应的标签。假设图像文件名为img_001.jpg，那么对应的标签文件名可以是img_001.txt，其中存储了数字标签向量。可以使用fgetl函数读取标签文件，再使用str2double函数将字符串转换为数字向量。最后将所有标签向量存储到一个大小为N x 1 x 6的矩阵中，其中N为图像数。

3. 最后，使用imds标签集函数创建一个imageDatastore对象，设置标签数据的格式和存储路径，即可用于训练模型。

下面是一个示例代码：

% 读取图像数据集
imds = imageDatastore('path/to/images');

% 定义标签数据的格式
numClasses = 6;
labelFormat = zeros(1,1,numClasses);

% 读取每个图像的标签并存储到一个数组中
labels = zeros(length(imds.Files),1,numClasses);
for i = 1:length(imds.Files)
    % 读取标签文件
    labelFile = strrep(imds.Files{i},'.jpg','.txt');
    labelData = fgetl(fopen(labelFile));
    % 转换为数字标签向量
    labelVec = str2double(strsplit(labelData));
    % 存储到数组中
    labels(i,:,:) = repmat(labelVec,1,1,numClasses);
end

% 创建标签数据集
labelDS = imageDatastore('path/to/labels','FileExtensions','.txt',...
    'ReadFcn',@(x) repmat(str2double(fgetl(fopen(x))),1,1,numClasses),...
    'LabelSource','file','LabelFormat',labelFormat);

% 用于训练模型
trainCNN(imds,labelDS);

在上面代码中，labelDS对象用于提取标签数据集，设置了标签数据的格式为数字标签向量，存储路径为path/to/labels，文件扩展名为.txt，使用了一个匿名函数来读取每个标签文件。需要注意的是，这里的标签文件名需要与对应的图像文件名相同，并且存储路径也需要对应。例如，如果有一张图像文件path/to/images/img_001.jpg，那么其对应的标签文件应该为path/to/labels/img_001.txt。