Matlab将批量图片转换成struct结构体，并保存为mat文件用于神经网络训练。

直接看代码：

%load('../mask/mask_20.mat')  %导入相关路径
folder_path = 'BSDS300\images\train\' %图片所在文件夹位置，末尾'\'别丢了。file_list = dir([folder_path '*.jpg']);  %根据图片类型（jpg/png）修改
for i = 1:length(file_list) % 读取图片 img = imread([folder_path file_list(i).name]);%------图片处理操作，根据需要相应增改---------------img = imresize(img,[256,256]);  %裁剪成指定大小（256）  %img = rgb2gray(img);            %彩色图转换成灰度图%img= double(img);               %更改成double类型%-------------------------------------------------train = (double(fft2(img)));  %训练样本处理。（这里对图片做傅里叶变换，作为训练集）label = double(img)/255;      %标签。（这里将原始图片作为标签）data = struct('train', train, 'label', label);  %将训练样本和标签放到名为【data】的结构体中。save([strcat(num2str(i),'.mat')], 'data');      %保存为mat文件放入当前文件夹。end

最后效果：

有些时候需要实现data包含一个data字段，再把train和label存入data的字段中，可将上面这一段：

data = struct('train', train, 'label', label);

替换为下面即可。

data.data = struct('label', label,'train', train );

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将批量图片转换并保存为mat文件

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