Matlab：数据集读取 imageDatastore() 的用法

在做机器学习时经常要分类读取数据，自己写还是有点繁琐的，MATLAB已经内嵌的imageDatastore使用起来很方便。
imageDatastore()函数用于读取指定路径下的所有文件
使用语法：
ImageDatastore(path,Name,Value)
输入参数为文件（夹）路径，以及一些键值对，输出为一个ImageDatastore对象。
直接看例子吧，现在要读取下图MNIST的训练集

path_train = 'F:\手写体识别\新建文件夹\train';
imds_train = imageDatastore(path_train,'IncludeSubfolders',true,'FileExtensions','.jpg',...'LabelSource','foldernames');path_train = 'F:\手写体识别\新建文件夹\train';
folders_train = fullfile(path_train,{'0' '1' '2' '3' '4' '5' '6' '7' '8' '9'});
imds_train = imageDatastore(folders_train, 'FileExtensions','.jpg',...'LabelSource','foldernames');

两种输出结果是一样的，区别在于imageDatastore的输入路径，如果只输入上级目录（上图的train），则需要加上’IncludeSubfolders’,true键值对输入。上面代码已经涵盖了常用的三个键值对。Fullfile也是很好用的函数。
‘IncludeSubfolders’ ：是否包含子文件夹
‘FileExtensions’ ：文件扩展名
‘LabelSource’ ：Label来源
此外，‘ReadSize’：使用read()函数每次读取多少文件
输出结果如下：

imds_train = ImageDatastore - 属性:Files: {'F:\手写体识别\新建文件夹\train\0\0_1.jpg';'F:\手写体识别\新建文件夹\train\0\0_10.jpg';'F:\手写体识别\新建文件夹\train\0\0_100.jpg'... and 59997 more}Folders: {'F:\手写体识别\新建文件夹\train'}Labels: [0; 0; 0 ... and 59997 more categorical]AlternateFileSystemRoots: {}ReadSize: 1SupportedOutputFormats: [1×5 string]DefaultOutputFormat: "png"ReadFcn: [function_handle]

已经读取到60000个训练数据的文件路径和对应的label，注意这里只读取了文件路径，并没有读入数据，而且也不需要专门读出来。

最后介绍ImageDatastore对象的几个常用对象函数

countEachLabel
作用：对每种标签的数据进行计数
用法：countEachLabel(imdsn)
注：imds为ImageDatastore对象，下同
preview
作用：读取一个数据，经过测试好像就是读取第一个，像是一个预览的功能
用法：preview(imds)
read
作用：从ImageDatastore对象中读出数据，注意这里直接是数据了，一次读取ReadSize个，而且是顺序读取，比如我第一次使用read(imds)，返回前ReadSize个数据，再使用read(imds)，返回的是ReadSize+1~2*ReadSize的数据，像是batchsize
用法：read(imds)
readall
作用：读取所有数据
用法：readall(imds)
readimage
作用：按索引读取图像
用法：readimage(imds,i)，i代表第i个数据
hasdata
作用：判断是否有数据可读,如果ImageDatastore里的数据不够一个ReadSize了，则为hasdata(imds)会返回0
用法：hasdata(imds)
reset
作用：将数据存储重置为初始状态，相当于重置了read函数，从头开始读
用法：reset(imds)
shuffle
作用：打乱数据顺序
用法：shuffle(imds)
splitEachLabel
作用：按比例拆分数据，每个标签都拆分相同比例
用法：splitEachLabel(imds,0.8,0.2)
combine
作用：合并数据集
用法：combine(imds1,imds2,…,imsdN)

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