glcm メソッドを使用して特徴抽出を行っています。glcm の出力は 'struct' 型ですが、出力は double 型である必要があります。
そこで、以下に示すいくつかのコードを使用して変換しようとしました。
Fetest1 コードを取得するには:
srcFile = dir('D: datatest\*.png');
fetest1 = []; %or fetrain1
for b = 1:length(srcFile)
file_name = strcat('D:datatest\',srcFile(b).name);
B = imread(file_name);
% [fiturtest] = feature_extractor (B);
[g] = glcm (B);
[g] = struct2cell (g);
[fiturtest] = cell2mat (g); %fiturtrain
% [c] = CobaDCT (A);
% [fitur] = cobazigzag(c);
% arr(:,a) = fitur;
fetest1 = [fetest1 fiturtest]; %fiturtrain
% vectorname = strcat(file_name,'_array.mat');
end
save ('fetest1.mat','fetest1'); %fetrain1
Fetrain1 コードを取得するには:
srcFiles = dir('D:datatrain\*.png');
fetrain1 = [];
for a = 1:length(srcFiles)
file_name = strcat('D:datatrain\',srcFiles(a).name);
A = imread(file_name);
[fiturtrain] = feature_extractor (A);
% [c] = CobaDCT (A);
% [fitur] = cobazigzag(c);
% fiturtrain (:,a) = fiturtrain ;
fetrain1 = [fetrain1 fiturtrain];
% vectorname = strcat(file_name,'_array.mat');
end
save ('fetrain1.mat','fetrain1');
プロセス全体の出力は、fetrain1 および fetest1 変数です。同じコードを実行して fetest1 と fetrain1 を取得しますが、fetest1 は「double」型で、fetrain は「complex double」型です。
と
次のステップで変数を使用できるように、fetrain1 を「complex double」型から「double」型に変換する必要があります。ニューラル ネットワーク法を使用したトレーニング ステップ。
どんな提案でも大歓迎です。