批量处理文件夹图像并提取纹理特征

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对图像特征提取之前，需要整理图像，同时，如果处理图像较多，该怎样批量处理呢？

1 . u i g e t d i r ( ) 函数

用以打开文件夹选择对话框， s e l p a t h = u i g e t d i r 打开一个模态对话框，显示当前工作目录中的文件夹并返回用户从对话框中选择的路径。 s e l p a t h = u i g e t d i r ( p a t h ) 指定对话框打开时定位到的初始路径。如果 p a t h 为空或不是有效路径，对话框将在当前工作目录中打开。 s e l p a t h = u i g e t d i r ( p a t h , t i t l e ) 指定对话框的标题。

2 . c d ( ) 命令

c d 命令，最初接触到 c d 在 c m d 窗口，使用 c d 进入退出文件夹。 c d ( n e w F o l d e r ) ,进入文件夹当中。

3 . d i r ( ) 命令

d i r n a m e 列出与 n a m e 匹配的文件和文件夹。如果 n a m e 为文件夹， d i r 列出该文件夹的内容。使用绝对或相对路径名称指定 n a m e 。 n a m e 参数的文件名可以包含 * 通配符，路径名称可以包含 * 和 * * 通配符。与 * * 通配符相邻的字符必须为文件分隔符。

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示例一：
 mkdir myfolder %新建文件夹
 movefile myfile1.m myfolder %在新建文件夹中创建m文件
 movefile myfile2.m myfolder
 movefile myfile3.m myfolder
 dir myfolder %列出 myfolder 中的文件。
 cd myfolder
 dir *my*.m %列出myfolder中符合条件的文件
 MyFolderInfo = dir('myfolder') %获取 myfolder 中文件的列表。MATLAB 以结构体数组形式返回
 MyFolderInfo(3).name %创建结构体索引以访问特定项目
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示例二：
 mkdir myfolder1 %新建文件夹
 mkdir myfolder1/myfolder2
 mkdir myfolder1/myfolder2/myfolder3
 movefile myfile1.m myfolder1
 movefile myfile2.m myfolder1/myfolder2
 movefile myfile3.m myfolder1/myfolder2/myfolder3
 cd myfolder1
 dir **/*.m %列出 myfolder1 中和 myfolder1 的子文件夹中扩展名为 .m 的所有文件。

4 . s t r u c t 2 c e l l ( ) 函数

s t r u c t 2 c e l l && c e l l 2 s t r u c t 是 M A T L A B 的两个内建函数：把结构体数组转换成元胞数 组 的 s t r u c t 2 c e l l ， 把 元 胞 数 组 转 换 为 结 构 体 数 组 （ 或 者 叫 结 构 体 向 量 ） 的c e l l 2 s t r u c t 。

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Ac1={'first';1:3};Ac2={'Second';[1,2;3,4]};
>> Ac=[Ac1,Ac2] 
Ac = 
'first' 'Second' 
[1x3 double] [2x2 double]
>> size(Ac)
ans = 
2 2

由下述代码可以看出， A c（ 2 , 1） 意思是取第二行第一列的元素， A c { 2 , 1 } 意思是取值:

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>>Ac(2,1)
ans = 
[1x3 double]
>> Ac{2,1}
ans =
1 2 3
>> As1.f1='first' %给类似于C、java里的属性赋值，对象任意
As1 = 
f1: 'first'
>> As1.f2=1:3
As1 = 
f1: 'first'
f2: [1 2 3]
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 >> As2.f1='Second';As2.f2=[1,2;3,4]
 As2 = 
 f1: 'Second'
 f2: [2x2 double]

 >> As=[As1;As2]
 As = 
 2x1 struct array with fields:
 f1
f2

>> size(As)
ans =
2 1

>> As(1) %取出第一个数组
ans = 
f1: 'first'
f2: [1 2 3]

>> Bs=struct2cell(As) %将结构体转化为元胞数组（元胞数组没有域）
Bs = 
'first' 'Second' 
[1x3 double] [2x2 double]

>> Cs=cell2struct(Bs,{'c1','c2'},1) %将元胞数组转化为结构体（有两个域值）1代表一维
Cs = 
2x1 struct array with fields:
c1
c2

5. 批量处理

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clc
clear all
tic
srcDir=uigetdir('Choose source directory.'); %获得选择的文件夹
cd(srcDir);%进入到文件夹中
allnames=struct2cell(dir('*.jpg')); %只处理8位的JPG文件
[k,len]=size(allnames); %获得bmp文件的个数
for ii=1:len
   name=allnames{1,ii};
   tu=imread(name); %读取文件
   %**************************************************************************
   %然后在此处添加你的图像处理程序即可
   %**************************************************************************
end
toc

在 m a t l a b 中测试一次，文件夹中有33张图像：

Snipaste_2024-04-18_20-43-26.png

使用此程序运行提取纹理图像特征，花费 1 8秒 。

提取特征参量如下：

Snipaste_2024-04-18_20-43-41.png