Matlab实现CNN图片分类及搜索功能

资源摘要信息:"本资源主要围绕使用Matlab语言编写的卷积神经网络（CNN）进行图片分类和预测的程序集。标题中的“code_CNN_matlab图片分类_cnn分类_图片分类预测_matlabCNN_”概括了资源的核心功能，即在Matlab环境下实现卷积神经网络，用于处理图片分类任务，并能够对输入的图片进行分类预测。描述部分指出该程序集不仅能够对单个图片进行分类预测，而且还具备搜索功能，能够根据输入的图片路径，给出所有同类的图片结果。标签部分“CNN matlab图片分类 cnn分类 图片分类预测 matlabCNN”进一步细化了资源的关键词，便于在搜索和分类时快速定位相关内容。压缩包文件列表中的文件名暗示了各自文件可能实现的功能，如构建和训练CNN模型、处理图片数据、特征提取和图像搜索等。以下是对各个文件功能的详细说明： 1. tcnn.m - 这个文件名暗示它可能是实现CNN模型的主要文件，"tcnn"可能代表“TextCNN”或者是一个缩写，涉及文本处理的卷积神经网络。但在图片分类的上下文中，这个文件可能是用于定义和训练卷积神经网络的主控程序。 ***N_upweight.m - "upweight"意味着提升权重，这个文件可能用于对训练数据集中的某些样本进行权重调整，以处理类别不平衡问题，确保网络训练时每个类别的样本都能得到适当重视。 3. quatt.m - 此文件名中的“quatt”不明确指明其功能，可能与网络中使用的某种激活函数或者矩阵操作有关，例如四次方操作等。 4. searchfc.m - 从文件名推测，这个文件可能包含实现图片搜索功能的核心代码，"searchfc"可能表示“search feature correlation”或相关搜索功能的缩写。 5. getRotationInvariantLBPFeature.m - LBP（局部二值模式）是一种用于纹理识别的图像描述符。该文件可能用于从图片中提取具有旋转不变性的LBP特征，以便于进行更准确的图片比较和分类。 6. imageholiday.m - 文件名中的“holiday”可能暗示了图片数据集的名称，如“Holiday”数据集，这个文件可能包含对特定数据集的图片处理或者分类逻辑。 7. crtimg.m - “crtimg”可能表示“create image”，该文件很可能负责创建或处理图像数据，例如图像预处理，包括尺寸调整、归一化等。 8. convolution_f1.m - 这个文件名中的“convolution_f1”表示可能包含实现卷积层的函数，是CNN中的关键部分。 9. NormalizeQ.m - “NormalizeQ”很可能是对图像数据进行归一化处理的函数，确保输入到CNN模型中的数据在统一的数值范围内。 10. convolution.m - 最后，这个文件名直接指向了卷积操作，它可能包含了实现卷积核对图像进行特征提取的代码。 从上述文件列表来看，整个资源集包含了一个从数据预处理到模型建立、训练、特征提取、分类预测，最后到结果搜索的完整流程。用户可以利用这些文件构建自己的图片分类系统，或对现有的Matlab CNN实现进行学习和改进。"