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Matlab：数据集读取 imageDatastore() 的用法
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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 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: 1 SupportedOutputFormats: [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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