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深度学习算法

实现数据的采集分析

然后构建网络 实现自动识别网络的结果

%%  清空环境变量

clear

clc

%%  读取样本数据

dirinfo = dir(‘.\sample\’);                             % 获取图像目录所有文件信息

Name = {dirinfo.name};                                  % 获取文件名

Name(1:2) = [];                                         % 去除文件夹固有信息

[nouse, num_of_char] = size(Name);                      % 获取类别数量

count = 1; images = []; labels = [];                    % 初始化参数

for  cnt =1 : num_of_char                              % for 循环读取所有文件夹

pathname = horzcat(‘.\sample\’, Name{cnt},’\’);   % 把路径和名字融合一起

sub_dirinfo = dir(pathname);                      % 获取图像目录所有文件信息

sub_Name = {sub_dirinfo.name};                    % 获取文件名

sub_Name(1:2) = [];                               % 去除固有信息

[nouse, num_of_image] = size(sub_Name);