主要内容

imageDatastore

用于图像数据的数据存储

描述

使用一个ImageDatastore对象来管理一个图像文件集合,其中每个单独的图像适合于内存,但整个图像集合不一定适合。您可以创建ImageDatastore对象使用imageDatastore函数,指定其属性,然后使用对象函数导入和处理数据。

创建

描述

洛桑国际管理发展学院= imageDatastore (位置创建一个数据存储洛桑国际管理发展学院从指定的图像数据集合中提取位置

例子

洛桑国际管理发展学院= imageDatastore (位置,名称,值指定附加参数和属性洛桑国际管理发展学院使用一个或多个名称-值对参数。

输入参数

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数据存储中包含的文件或文件夹,指定为文件集对象,作为文件路径,或作为DsFileSet对象。

  • 文件集object—可以指定位置作为一个文件集对象。将位置指定为文件集对象导致数据存储的构造时间比指定路径或更快DsFileSet对象。有关更多信息,请参见matlab.io.datastore.FileSet

  • 文件路径——可以将单个文件路径指定为字符向量或字符串标量。可以将多个文件路径指定为字符向量单元格数组或字符串数组。

  • DsFileSetobject -你可以指定一个DsFileSet对象。有关更多信息,请参见matlab.io.datastore.DsFileSet

文件或文件夹可以是本地的或远程的:

  • 本地文件或文件夹—指定文件或文件夹的本地路径。如果文件不在当前文件夹中,则指定完整路径或相对路径。指定文件夹的子文件夹中的文件不会自动包含在数据存储中。指定本地路径时可以使用通配符(*)。此字符指定数据存储包含所有匹配的文件或匹配文件夹中的所有文件。

  • 远程文件或文件夹——指定远程文件或文件夹的完整路径,作为表单的统一资源定位符(URL)HDFS:///path_to_file.有关更多信息,请参见使用远程数据

当指定文件夹时,数据存储只包含支持的文件格式的文件,而忽略任何其他格式的文件。金宝app要指定要包含在数据存储中的文件扩展名的自定义列表,请参阅FileExtensions财产。

imageDatastore函数支持具有金宝appimformats格式。

例子:“file1.jpg”

例子:“. . / dir /数据/ file1.png”

例子:[" C: \ dir \ data \ file1.tif”,“C: \ dir \ data \ file2.tif”)

例子:“C: \ dir \ \ * . jpg”数据

名称-值对的观点

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家

例子:imd = imageDatastore(“C: \ dir \ imagedata”、“FileExtensions”(“jpg”、“.tif”))

子文件夹包含标志,指定为名称-值参数组成“IncludeSubfolders”真正的.指定真正的将所有文件和子文件夹包含在每个文件夹或只包含每个文件夹中的文件。

如果没有指定“IncludeSubfolders”,则默认值为

例子:“IncludeSubfolders”,真的

数据类型:逻辑|

图像文件扩展名,指定为逗号分隔对,由“FileExtensions”以及字符向量、字符向量的单元数组、字符串标量或字符串数组。指定的扩展不需要imformats格式,可以使用空引号""表示没有扩展名的文件。如果没有指定“FileExtensions”,然后imageDatastore自动包括所有的图像imformats指定路径中的扩展名。如果你想包含扩展imformats不能识别,则指定所有扩展。

例子:“FileExtensions”、“jpg”

例子:“FileExtensions”(jpg, png”)

数据类型:字符|细胞|字符串

可选的文件系统根路径,指定为名称-值参数组成的“AlternateFileSystemRoots”字符串向量或单元格数组。使用“AlternateFileSystemRoots”当您在本地机器上创建数据存储,但需要访问和处理另一台机器(可能是不同的操作系统)上的数据时。此外,当使用Parallel Computing Toolbox™和MATLAB®并行服务器™,并且数据存储在本地机器上,在不同的平台云或集群机器上可以使用数据的副本“AlternateFileSystemRoots”关联根路径。

  • 若要将一组相互等效的根路径关联起来,请指定“AlternateFileSystemRoots”作为一个字符串向量。例如,

    [" Z: \数据集”、“/ mynetwork /数据集”)

  • 若要关联与该数据存储相同的多组根路径,请指定“AlternateFileSystemRoots”作为包含多行的单元格数组,其中每一行表示一组等价的根路径。将单元格数组中的每一行指定为字符串向量或字符向量的单元格数组。例如:

    • 指定“AlternateFileSystemRoots”作为字符串向量的单元格数组。

      {[Z: \“数据集”、“/ mynetwork /数据集”);…[" Y: \数据集”、“/ mynetwork2 /数据集”、“年代:\数据集”)}

    • 另外,指定“AlternateFileSystemRoots”作为字符向量的单元数组的单元数组。

      {{“Z: \数据集”、“mynetwork /数据集”},…{“Y: \数据集”,“mynetwork2 /数据集”,年代:\数据集的}}

的价值“AlternateFileSystemRoots”必须满足以下条件:

  • 包含一个或多个行,其中每一行指定一组等价的根路径。

  • 每行指定多个根路径,且每个根路径至少包含两个字符。

  • 根路径是唯一的,并且不是彼此的子文件夹。

  • 包含至少一个指向文件位置的根路径条目。

有关更多信息,请参见设置数据存储,以便在不同的机器或集群上进行处理

例子:[" Z: \数据集”、“/ mynetwork /数据集”)

数据类型:字符串|细胞

提供标签数据的源,指定为名称-值参数组成“LabelSource”,要么“没有”“foldernames”.如果“没有”,则标签属性是空的。如果“foldernames”,则根据文件夹名称分配标签并存储在标签财产。您可以在以后通过访问标签直接的财产。

“LabelSource”如果使用FileSet对象作为文件或文件夹位置,则name-value参数不可用。

数据类型:字符|字符串

除了这些名称-值对之外,还可以将该页面上的任何属性指定为名称-值对,但文件财产。

属性

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ImageDatastore属性描述数据并指定如何从数据存储中读取数据。可以指定的值ImageDatastore属性在创建数据存储对象时使用名称-值参数。要在创建对象之后查看或修改属性,请使用点符号。

例如,您可以创建ImageDatastore对象,并指定“ReadFcn”参数:

imd = imageDatastore (“peppers.png”,“ReadFcn”, @customreader);
或者,您可以指定“ReadFcn”@customreader在创建ImageDatastore
imd = imageDatastore (“peppers.png”);洛桑国际管理发展学院。ReadFcn = @customreader;

数据存储中包含的文件,解析为字符向量、字符向量单元格数组、字符串标量或字符串数组。每个字符向量或字符串都是一个文件的完整路径。的位置论点的imageDatastore数据存储函数定义文件创建数据存储时。

例子:{“C: \ dir \ data \ file1.jpg”;“C: \ dir \ data \ file2.jpg”}

数据类型:字符|细胞|字符串

此属性是只读的。

用于构造数据存储的文件夹,返回为字符向量的单元格数组。单元格数组被定向为列向量。每个字符向量都是指向包含数据文件的文件夹的路径。的位置论点的imageDatastore数据存储函数定义文件夹创建数据存储时。

数据类型:细胞

的调用中要读取的映像文件的数量函数,指定为正整数标量。每次呼叫函数读取最多ReadSize图像。

数据存储中文件的文件标签,指定为向量,单元格数组或字符串数​​组。阵列中标签的顺序对应于数据存储区中关联文件的顺序。如果您指定“LabelSource”、“foldernames”在创建ImageDatastore对象,则文件的标签名就是包含该文件的文件夹的名称。如果没有指定“LabelSource”、“foldernames”,然后标签是空单元格数组或字符串数组。如果你改变文件属性创建数据存储后,则标签属性不会自动更新以合并添加的文件。

数据类型:分类|细胞|逻辑|||字符串

读取图像数据的函数,指定为函数句柄。该函数必须以一个图像文件名作为输入,然后输出相应的图像数据。例如,如果customreader是读取图像数据的指定函数,那么它必须具有类似于下面的签名:

函数data = customreader(filename)…结束
如果存在多个输出参数,则imageDatastore只使用第一个参数,忽略其余参数。

请注意

使用ReadFcn不建议对二维图像进行变换或预处理。用于识别的文件格式imformats,指定ReadFcn降低性能imageDatastore.有关转换和预处理图像的更有效方法,请参见深度学习的图像预处理(深度学习工具箱)

例子:@customreader

数据类型:function_handle

此属性是只读的。

支持写入的格式列表,作为字符串的金宝app行向量返回。此属性指定使用时可能的输出格式writeall从数据存储写入输出文件。

数据类型:字符串

此属性是只读的。

默认输出格式,作为字符串标量返回。此属性指定使用时的默认格式writeall从数据存储写入输出文件。

数据类型:字符串

对象的功能

countEachLabel 计数ImageDatastore标签中的文件
hasdata 确定是否可以读取数据
numpartitions 数据存储分区数
分区 分区数据存储
预览 预览数据存储中的数据子集
读取数据存储中的数据
readall 读取数据存储中的所有数据
readimage 从数据存储中读取指定的映像
writeall 将数据存储写入文件
重置 将数据存储重置为初始状态
洗牌 洗牌数据存储中的所有数据
splitEachLabel 按比例分割ImageDatastore标签
子集 创建数据存储或文件集的子集
变换 变换数据存储
结合 合并来自多个数据存储的数据
isPartitionable 确定数据存储是否可分区
isShuffleable 确定数据存储是否可洗牌

例子

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创建一个ImageDatastore对象.tifMATLAB®路径及其子文件夹中的文件。使用文件夹名称作为标签名称。

imd = imageDatastore (fullfile (matlabroot“工具箱”,“matlab”),...“IncludeSubfolders”,真的,“FileExtensions”,“.tif”,“LabelSource”,“foldernames”
imd =ImageDatastore属性:文件:{“…\ matlab \ matlab工具箱\ \ demo \ example.tif”;'…\matlab\toolbox\matlab\imagesci\ corm .tif'}文件夹:{'…\matlab\toolbox\matlab'}标签:[demo;imagesci] AlternateFileSystemRoots: {} ReadSize: 1 金宝appSupportedOutputFormats: ["png" "jpg" "jpeg" "tif" "tiff"] DefaultOutputFormat: "png" ReadFcn: @readDatastoreImage . png

创建一个文件集对象包含四个图像。创建一个ImageDatastore对象。

fs = matlab.io.datastore.FileSet ([“street1.jpg”,“street2.jpg”,“peppers.png”,“corn.tif”])
FileSet: NumFiles: 4 NumFilesRead: 0 FileInfo: Show FileInfo for all 4 files AlternateFileSystemRoots: {}
imd = imageDatastore (fs)
imd =ImageDatastore属性:文件:{“…\ matlab \ matlab工具箱\ \ demo \ street1.jpg”;’……\ matlab \ matlab工具箱\ \ demo \ street2.jpg”;matlab’……\ \ matlab工具箱\ \ imagesci \ peppers.png”……{'…\matlab\toolbox\matlab\demos';“…\matlab\工具箱\matlab\imagesci'} alteratefilesystemroots: {} ReadSize: 1标签:{}SupportedOutp金宝apputFormats: ["png" "jpg" "jpeg" "tif" "tiff"] DefaultOutputFormat: "png" ReadFcn: @readDatastoreImage . txt . txt

预览第一个图像。

imshow(预览(imd));

一次只读第二和第三张图片。

I = 2:3 img = readimage(imds, I);结束

阅读所有四幅图像并查看第三幅图像。

一个= readall (imd);imshow(一个{3})

限制

  • 使用ReadFcn不建议对二维图像进行变换或预处理。用于识别的文件格式imformats,指定ReadFcn降低性能imageDatastore.有关转换和预处理图像的更有效方法,请参见深度学习的图像预处理(深度学习工具箱)

扩展功能

介绍了R2015b