热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

Matlab关于如何读取文件夹中的所有图片(3种方法)

Matlab读取图片的方法有很多种,我给出的方法思想和他们的差不多一样,但是代码的风格可能有点区别,可以学习。方法1:首先定义文件夹的名称:[cpp]viewplaincopyim
 

Matlab读取图片的方法有很多种, 我给出的方法思想和他们的差不多一样,但是代码的风格可能有点区别, 可以学习。

方法1:

首先定义文件夹的名称:

[cpp] view plaincopy
  1. imgDir=\'.\coimg\\';  
  2. imgDir2=\'.\\coimg\\%s\';  用于读取图片  


 

 具体代码:

[cpp] view plaincopy
  1. oldPwd = pwd;  
  2. cd(imgDir);  
  3. x = dir;  
  4. listOfImages = [];  
  5. for i = 1:length(x),  
  6.     if x(i).isdir == 0,  
  7.           listOfImages = [listOfImages; x(i)];  
  8.     end;  
  9. end;  
  10. cd(oldPwd);  
  11.   
  12. fid=imgDir2;  
  13. for j = 1:length(listOfImages)  
  14.     fileName = listOfImages(j).name;  
  15.     rfid=sprintf(fid,fileName);  
  16.     Irgb=imread(rfid);  
  17.     Iset{j}=Irgb;  
  18. end  

文中 x(i).isdir==0 其实意思是跳过i=1,2时,那是isdir==1,其实是为了跳过\'.\',\'..\',这个应该是操作系统的知识吧。。

最后将读取的图片放在Iset里面。

代码很简单。自己手写,测试成功

两幅图片在Iset里面啦 。。

小技巧值得注意。。。

 

 

方法2:

适合文件夹里面的图片批量处理,非常好的算法,应该值得学习。。

[cpp] view plaincopy
  1. function database = build_database(rt_data_dir,suffix)  
  2. % This function is to build a database for the image sets   
  3. % Input:  rt_data_dir -- direction of image sets  
  4. %         suffix      -- image format like \'jpg\'  
  5. % Output: database    -- database that contains all the information of  
  6. %                        images  
  7.   
  8. % Written by Wei Q  
  9. % July. 16, 2013  
  10.   
  11. fprintf(\'dir the database...\');  
  12. subfolders = dir(rt_data_dir);     
  13.   
  14. database = [];  
  15.   
  16. database.imnum = 0; % total image number of the database  
  17. database.cname = {}; % name of each class  
  18. database.label = []; % label of each class  
  19. database.path = {}; % contain the pathes for each image of each class  
  20. database.nclass = 0;  
  21.   
  22. for ii = 1:length(subfolders),  
  23.     subname = subfolders(ii).name;  
  24.       
  25.     if ~strcmp(subname, \'.\') & ~strcmp(subname, \'..\'),  
  26.         database.nclass = database.nclass + 1;  
  27.           
  28.         database.cname{database.nclass} = subname;  
  29.           
  30.         frames = dir(fullfile(rt_data_dir, subname, suffix));  
  31.         c_num = length(frames);  
  32.                       
  33.         database.imnum = database.imnum + c_num;  
  34.         database.label = [database.label; ones(c_num, 1)*database.nclass];  
  35.           
  36.         for jj = 1:c_num,  
  37.             c_path = fullfile(rt_data_dir, subname, frames(jj).name);  
  38.             database.path = [database.path, c_path];  
  39.         end;      
  40.     end;  
  41. end;  
  42. disp(\'done!\');  


应该试着自己写写。

方法3:(这种方法有点特别)

 

 

[cpp] view plaincopy
  1. ext = {\'*.jpeg\',\'*.jpg\',\'*.png\',\'*.pgm\'};  
  2.   
  3. images = [];  
  4. for i = 1:length(ext)  
  5.     images = [images dir([path ext{i}])];  
  6. end  
  7.   
  8. % images are returned with absolute path  
  9. for i = 1:length(images)  
  10.     images(i).name = [path images(i).name];  
  11. end  

推荐阅读
  • CSS3选择器的使用方法详解,提高Web开发效率和精准度
    本文详细介绍了CSS3新增的选择器方法,包括属性选择器的使用。通过CSS3选择器,可以提高Web开发的效率和精准度,使得查找元素更加方便和快捷。同时,本文还对属性选择器的各种用法进行了详细解释,并给出了相应的代码示例。通过学习本文,读者可以更好地掌握CSS3选择器的使用方法,提升自己的Web开发能力。 ... [详细]
  • PHP图片截取方法及应用实例
    本文介绍了使用PHP动态切割JPEG图片的方法,并提供了应用实例,包括截取视频图、提取文章内容中的图片地址、裁切图片等问题。详细介绍了相关的PHP函数和参数的使用,以及图片切割的具体步骤。同时,还提供了一些注意事项和优化建议。通过本文的学习,读者可以掌握PHP图片截取的技巧,实现自己的需求。 ... [详细]
  • [译]技术公司十年经验的职场生涯回顾
    本文是一位在技术公司工作十年的职场人士对自己职业生涯的总结回顾。她的职业规划与众不同,令人深思又有趣。其中涉及到的内容有机器学习、创新创业以及引用了女性主义者在TED演讲中的部分讲义。文章表达了对职业生涯的愿望和希望,认为人类有能力不断改善自己。 ... [详细]
  • sklearn数据集库中的常用数据集类型介绍
    本文介绍了sklearn数据集库中常用的数据集类型,包括玩具数据集和样本生成器。其中详细介绍了波士顿房价数据集,包含了波士顿506处房屋的13种不同特征以及房屋价格,适用于回归任务。 ... [详细]
  • 生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]
  • 在Android开发中,使用Picasso库可以实现对网络图片的等比例缩放。本文介绍了使用Picasso库进行图片缩放的方法,并提供了具体的代码实现。通过获取图片的宽高,计算目标宽度和高度,并创建新图实现等比例缩放。 ... [详细]
  • 向QTextEdit拖放文件的方法及实现步骤
    本文介绍了在使用QTextEdit时如何实现拖放文件的功能,包括相关的方法和实现步骤。通过重写dragEnterEvent和dropEvent函数,并结合QMimeData和QUrl等类,可以轻松实现向QTextEdit拖放文件的功能。详细的代码实现和说明可以参考本文提供的示例代码。 ... [详细]
  • Java序列化对象传给PHP的方法及原理解析
    本文介绍了Java序列化对象传给PHP的方法及原理,包括Java对象传递的方式、序列化的方式、PHP中的序列化用法介绍、Java是否能反序列化PHP的数据、Java序列化的原理以及解决Java序列化中的问题。同时还解释了序列化的概念和作用,以及代码执行序列化所需要的权限。最后指出,序列化会将对象实例的所有字段都进行序列化,使得数据能够被表示为实例的序列化数据,但只有能够解释该格式的代码才能够确定数据的内容。 ... [详细]
  • 本文讨论了在Windows 8上安装gvim中插件时出现的错误加载问题。作者将EasyMotion插件放在了正确的位置,但加载时却出现了错误。作者提供了下载链接和之前放置插件的位置,并列出了出现的错误信息。 ... [详细]
  • 本文介绍了Java工具类库Hutool,该工具包封装了对文件、流、加密解密、转码、正则、线程、XML等JDK方法的封装,并提供了各种Util工具类。同时,还介绍了Hutool的组件,包括动态代理、布隆过滤、缓存、定时任务等功能。该工具包可以简化Java代码,提高开发效率。 ... [详细]
  • android listview OnItemClickListener失效原因
    最近在做listview时发现OnItemClickListener失效的问题,经过查找发现是因为button的原因。不仅listitem中存在button会影响OnItemClickListener事件的失效,还会导致单击后listview每个item的背景改变,使得item中的所有有关焦点的事件都失效。本文给出了一个范例来说明这种情况,并提供了解决方法。 ... [详细]
  • 本文介绍了PhysioNet网站提供的生理信号处理工具箱WFDB Toolbox for Matlab的安装和使用方法。通过下载并添加到Matlab路径中或直接在Matlab中输入相关内容,即可完成安装。该工具箱提供了一系列函数,可以方便地处理生理信号数据。详细的安装和使用方法可以参考本文内容。 ... [详细]
  • 图解redis的持久化存储机制RDB和AOF的原理和优缺点
    本文通过图解的方式介绍了redis的持久化存储机制RDB和AOF的原理和优缺点。RDB是将redis内存中的数据保存为快照文件,恢复速度较快但不支持拉链式快照。AOF是将操作日志保存到磁盘,实时存储数据但恢复速度较慢。文章详细分析了两种机制的优缺点,帮助读者更好地理解redis的持久化存储策略。 ... [详细]
  • Python正则表达式学习记录及常用方法
    本文记录了学习Python正则表达式的过程,介绍了re模块的常用方法re.search,并解释了rawstring的作用。正则表达式是一种方便检查字符串匹配模式的工具,通过本文的学习可以掌握Python中使用正则表达式的基本方法。 ... [详细]
  • 《数据结构》学习笔记3——串匹配算法性能评估
    本文主要讨论串匹配算法的性能评估,包括模式匹配、字符种类数量、算法复杂度等内容。通过借助C++中的头文件和库,可以实现对串的匹配操作。其中蛮力算法的复杂度为O(m*n),通过随机取出长度为m的子串作为模式P,在文本T中进行匹配,统计平均复杂度。对于成功和失败的匹配分别进行测试,分析其平均复杂度。详情请参考相关学习资源。 ... [详细]
author-avatar
佳蓁政睿9
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有