matlab批量图片旋转处理

我们用于神经网络训练的图片有时候需要自己标记，但比较麻烦，通过一些旋转处理往往可以扩大训练集数目，但是一般我们用一些图像软件处理会使彩色索引图编程RGB图或者灰度图，不能满足我们要求，并且速度比较慢，这里是我用的matlab批量处理原始图像和标记图像程序代码：

clear
path1 ='C:\Users\26594\Desktop\label_images\train_images\images';
path2='C:\Users\26594\Desktop\label_images\train_images\labels';
Files1= dir(strcat(path1));%这是要读取的图像图片的目录
Files2= dir(strcat(path2));%这是要读取的标记图片的目录
j=1;
for i=3:length(Files1)    %图像图片的旋转处理x1=Files1(i).name;%取出第一个文件的名称         x1=['C:\Users\26594\Desktop\label_images\train_images\images\',x1];[a,b]=imread(x1);c1=imrotate(a,90);%顺时针旋转90度k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式，数字依次递增  imwrite(c1,['last_train_images/images/images.',num2str(k),'.png']);j=j+1;c2=imrotate(a,-90);%逆时针旋转90度k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式，数字依次递增  imwrite(c2,['last_train_images/images/images.',num2str(k),'.png']);j=j+1;c3=imrotate(a,180);旋转180度k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式，数字依次递增  imwrite(c3,['last_train_images/images/images.',num2str(k),'.png']);j=j+1;k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式，数字依次递增  imwrite(a,['last_train_images/images/images.',num2str(k),'.png']);j=j+1;
end
j=1;
for i=3:length(Files2)    %标记图像的旋转处理x1=Files2(i).name;%取出第一个文件的名称  x1=['C:\Users\26594\Desktop\label_images\train_images\labels\',x1];[a,b]=imread(x1);c1=imrotate(a,90);k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式，数字依次递增  imwrite(c1,b,['last_train_images/labels/labels.',num2str(k),'.png']);j=j+1;c2=imrotate(a,-90);k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式，数字依次递增  imwrite(c2,b,['last_train_images/labels/labels.',num2str(k),'.png']);j=j+1;c3=imrotate(a,180);k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式，数字依次递增  imwrite(c3,b,['last_train_images/labels/labels.',num2str(k),'.png']);j=j+1;k = sprintf('%03d',j);%类似‘0001’为前缀的命名方式，数字依次递增  imwrite(a,b,['last_train_images/labels/labels.',num2str(k),'.png']);j=j+1;
end

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