基于matlab的深度学习数据集预处理在工程中的应用weixin44122101的博客-

基于MATLAB的深度学习数据集预处理在工程中的应用

针对深度学习中，需要对既定的图像数据进行预处理操作。操作步骤如下：
1、RGB–>Grey
2、decreasing resolution
3、image turnover
4、imcomplement
5、noise`

clc;clear;close all;  I=imread('图片文件');   %读入图片 figure(1) imshow(I) title('原图显示')  imwrite(I,'原图显示.png')   %% ----------- 1、RGB-->Grey ------------------- I1=rgb2gray(I); figure(2) imshow(I1) title('原图二值化')  imwrite(I1,'1_原图二值化.png')   %% ----------- 2、decreasing resolution -------- %4032×3024-->640×480 I2 = imresize(I1,0.1587); figure(3) imshow(I2) title('原图二值化图像像素压缩')  imwrite(I2,'2_原图二值化图像像素压缩.png')  %% ----------- 3、image turnover --------------- %1、90°turnover I3_1=imrotate(I2,90); figure(4) subplot(131) imshow(I3_1) title('原图二值化图像像素压缩旋转90°') imwrite(I3_1,'3_1_原图二值化图像像素压缩旋转90°.png')   %2、180°turnover I3_2=imrotate(I2,180); subplot(132) imshow(I3_2) title('原图二值化图像像素压缩旋转180°') imwrite(I3_2,'3_2_原图二值化图像像素压缩旋转180°.png')   %3、270°turnover I3_3=imrotate(I2,270); subplot(133) imshow(I3_3) title('原图二值化图像像素压缩旋转270°') imwrite(I3_3,'3_3_原图二值化图像像素压缩旋转270°.png')   %% ----------- 4、imcomplement ------------------ I4=imcomplement(I1);%原图+二值化图像取反 I4_0=imcomplement(I2);%原图+二值化+图像像素压缩取反 I4_1=imcomplement(I3_1);%原图+二值化+图像像素压缩+旋转90°图像取反 I4_2=imcomplement(I3_2);%原图+二值化+图像像素压缩+旋转180°图像取反 I4_3=imcomplement(I3_3);%原图+二值化+图像像素压缩+旋转270°图像取反  figure(5)  subplot(221) imshow(I4) title('原图二值化图像取反') imwrite(I4,'4_00_原图二值化图像取反.png')   subplot(222) imshow(I4_0) title('原图二值化图像像素压缩取反') imwrite(I4_0,'4_01_原图二值化图像像素压缩取反.png')   subplot(234) imshow(I4_1) title('原图二值化图像像素压缩旋转90°图像取反') imwrite(I4_1,'4_1_原图二值化图像像素压缩旋转90°图像取反.png')   subplot(235) imshow(I4_2) title('原图二值化图像像素压缩旋转180°图像取反') imwrite(I4_2,'4_2_原图二值化图像像素压缩旋转180°图像取反.png')   subplot(236) imshow(I4_3) title('原图二值化图像像素压缩旋转270°图像取反') imwrite(I4_3,'4_3_原图二值化图像像素压缩旋转270°图像取反.png')   %% ----------- 5、noise %1、original I5=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);%原图+加噪声 I5_1=imnoise(I1,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+加噪声 I5_2=imnoise(I2,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+加噪声 I5_31=imnoise(I3_1,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转 90°+加噪声 I5_32=imnoise(I3_2,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转180°+加噪声 I5_33=imnoise(I3_3,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转270°+加噪声 I5_4=imnoise(I4,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+取反+加噪声 I5_41=imnoise(I4_1,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转90°+取反+加噪声 I5_42=imnoise(I4_2,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转180°+取反+加噪声 I5_43=imnoise(I4_3,'gaussian',0,0.01);%原图+二值化+图像分辨率压缩+旋转270°+取反+加噪声   figure(6)  subplot(251) imshow(I5) title('原图加高斯噪声') imwrite(I5,'5_1_原图加高斯噪声.png')  subplot(252) imshow(I5_1) title('原图二值化加噪声') imwrite(I5_1,'5_2_原图二值化加高斯噪声.png')  subplot(253) imshow(I5_2) title('原图二值化图像像素压缩加高斯噪声') imwrite(I5_2,'5_3_原图二值化图像像素压缩加高斯噪声.png')  subplot(254) imshow(I5_31) title('原图二值化图像像素压缩旋转90°加噪声') imwrite(I5_31,'5_4_原图二值化图像像素压缩旋转90°加高斯噪声.png')  subplot(255) imshow(I5_32) title('原图二值化图像像素压缩旋转180°加噪声') imwrite(I5_32,'5_5_原图二值化图像像素压缩旋转180°加高斯噪声.png')  subplot(256) imshow(I5_33) title('原图二值化图像像素压缩旋转270°加噪声') imwrite(I5_33,'5_6_原图二值化图像像素压缩旋转270°加高斯噪声.png')  subplot(257) imshow(I5_4) title('原图二值化取反加高斯噪声') imwrite(I5_4,'5_7_二值化取反加高斯噪声.png')  subplot(258) imshow(I5_41) title('原图二值化图像像素压缩旋转90°取反加高斯噪声') imwrite(I5_41,'5_8_原图二值化图像像素压缩旋转90°取反加高斯噪声.png')  subplot(259) imshow(I5_42) title('原图二值化图像像素压缩旋转180°取反加高斯噪声') imwrite(I5_42,'5_9_原图二值化图像像素压缩旋转180°取反加高斯噪声.png')  subplot(2,5,10) imshow(I5_43) title('原图二值化图像像素压缩旋转270°取反加高斯噪声') imwrite(I5_43,'5_10_原图二值化图像像素压缩旋转270°取反加高斯噪声.png')  

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