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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。

ここに画像の説明を入力

ここに画像の説明を入力

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。

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