Matlab实现图像识别（一）

我们采用的是101_ObjectCategories这个数据集(这里是其主页，你也可以在这里获得数据集以及我的代码)，这个数据集是加州理工的一个数据集，里面有101个文件夹，每个文件夹的名字是一个物体，文件夹内有几十张上百张这个物体的图像，每个图像的大小不尽相同，总共才100多MB，比较好训练，有一个同类的数据集，它还有有200多个物体的一个数据集，但是有几个G，所以不太适合了。相对于MNIST数据集来说，用matlab的话，MNIST数据集显得更难读取了，因此也不选用MNIST数据集。

需要注意的是，这个101_ObjectCategories数据集好像有102个文件夹，我删去了一个文件夹BACKGROUND_Google，顾名思义是Google的背景，但是里面的图片非常杂乱，根本看不出有什么联系，所以这个文件夹应该被删除。

首先要能读取这个图像，采用下面语句：

img = imread('101_ObjectCategories/accordion/image_0001.jpg');
image(img);

就可以显示图像了：

紧接着，我们希望能读取到所有图像，首先我们能获取到每个图像的名字，就是它们文件夹的名字，我们先获取这个名字。

matlab里有dir函数，这么用：

namelist = dir('101_ObjectCategories');

首先你得确保这个文件夹跟这个脚本放在一起，不放在一起也没关系，写成绝对路径就成。

读取后namelist 的格式为

name – filename
date – modification date
bytes – number of bytes allocated to the file
isdir – 1 if name is a directory and 0 if not

然后我们获取这些物体名：

for i = 1:length(namelist)namelist(i).name
end

所以你看，我们得到了这些名字，然后我们就可以读取里面的图像了。

但是有一个小问题是，隐藏文件夹’.‘和’…'都会被读取到，因此我们需要判断一下输出：

for i = 1:length(namelist)if namelist(i).name ~= '.' || namelist(i).name ~= '..' namelist(i).nameend
end

这样就可以得到正确的输出。接下来处理图片。

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