GUI图像分割工具：批量处理文件夹图片

本篇文章主要介绍了如何使用MATLAB进行图像分割，以解决在GUI环境中处理大量图片时遇到的数据量不足问题。具体步骤包括用户选择图片文件夹、读取图片、预定义分割尺寸（128x128像素），并对文件夹下的每个图片进行分割。 首先，通过`uigetfile`函数让用户选择一个包含图片的文件夹，获取文件名和路径，然后使用`imread`函数读取选定的图片。代码片段中的`[FileName, PathName] = uigetfile('*.*', 'Select the image');`这一行是实现这个功能的关键，它允许用户从文件系统中选取图像文件。 接下来，计算图片的高度和宽度，以便确定所需的分割行数和列数。这里设定的是将图片分割成128x128像素的小块。`max_row = floor(L(1)/height);` 和 `max_col = floor(L(2)/width);` 表示最大分割行数和列数，`L=size(Im)` 获取原始图片的尺寸。 为了实现图像分割，创建了一个名为`seg`的二维cell数组，其大小与所需的最大行数和列数相匹配。然后，使用嵌套的for循环遍历每个小块，通过索引`row`和`col`从原始图片`Im`中提取对应区域，并将其存储到`seg`的相应单元格中。`seg(row,col)={Im((row-1)*height+1:row*height,(col-1)*width+1:col*width,:);}` 这一行代码完成了图片的切片。 分割完成后，对于每个小块，代码生成一个独特的文件名，格式为 "D<数字>-<数字>.bmp"，并使用`imwrite`函数将分割后的图像保存到指定的目录`str0`下。`save_seg_path = [str0, str1];` 是生成完整保存路径的部分，其中`str1`是由当前文件编号和子块编号组成的字符串。 总结来说，这篇文章展示了如何使用MATLAB的图像处理功能来分割大量图片，将大图片分解成多个小的、可管理的部分，这对于处理大型数据集或者需要高效存储和检索的场景非常有用。整个过程既直观又可扩展，可以应用于实际的GUI应用开发中。