Question

我一直致力于分段算法（均值漂移）。最大的问题与图像有关。它们很庞大，有数百个物体。该算法功能强大，但同时计算密集。所有这一切都说每张图片需要至少1小时才能分段，我有150张图片。

我整天都在工作，并希望在白天运行此算法，而不用担心为每个单独的图像运行算法。同时将结果保存在同一个文件夹中。

我将图像放在目录中，如下所示：

C: Folder1/Folder2/Folder3/0001/0001.png
C: Folder1/Folder2/Folder3/0002/0002.png
C: Folder1/Folder2/Folder3/0003/0003.png
...

我读了这样的图像： I=imread('C: Folder1/Folder2/Folder3/0001/0001.png')

Answer 1

首先创建索引图像的矢量1-150。

a = 1:150;

主要解决方案

现在这里有1个班轮，应该为你做。

A = arrayfun( @(x) sprintf( '%04d', x ), a, 'UniformOutput', false );
I = cellfun( @(b) imread( ['C: Folder1/Folder2/Folder3/' b '/' b '.png'] ), A, 'UniformOutput', false );

arrayfun行将用零填充向量a并将其转换为字符串单元格。 cellfun行将执行imread操作并将其存储到矩阵I中。

然后，您可以使用I{i}访问每个图片。

备用循环解决方案

为图像创建一个单元格。

I = cell(1,length(a));

然后创建一个预备索引的循环。然后调用imread

for i = a
    b = sprintf( '%04d', i );
    I{i} = imread( ['C: Folder1/Folder2/Folder3/' b '/' b '.png'] );
end

然后，您可以使用I{1}访问每个图像作为第一个元素。作为参考，这是运行循环时每个b的值。

b =
0001
b =
0002
b =
0003
...

如何在不同目录的多个图像中读取和运行算法？

1 个答案: