如何在不同目录下的多幅图像中读取和运行算法？

Question

我一直在研究一个分割算法(mean-shift)。最大的问题与图片有关。它们很大，有成百上千的物体。这个算法很强大，但同时也是计算密集型的。所有这些都表明，每个图像至少需要1个小时才能分割，我有150张图像。

我整天都在工作，我想在白天运行这个算法，而不是担心为每个单独的图像运行算法。同时将结果保存在同一文件夹中。

我将图像放在一个目录中，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
...

我是这样读图片的：I=imread('C: Folder1/Folder2/Folder3/0001/0001.png')

Answer 1

首先创建索引图像的向量1-150。

a = 1:150;

主要解决方案

现在，这里有一个1行代码，应该可以帮你做到这一点。

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}访问每个图像。

备用环路解决方案

为图像创建单元格。

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

然后创建一个循环，该循环将预先填充索引。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，您可以使用第一个元素的I{1}来访问每个图像。作为参考，这是运行循环时每个b的值。

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