安装和设置MATLAB®移动™在你的iOS设备上然后,登录到MathWorks®云的MATLAB移动设置。有关更多信息,请参见在你的苹果iOS设备上安装MATLAB Mobile和登录到云.
开始MATLAB移动在你的iOS设备上
在命令屏幕上,创建一个mobiledev
对象米
.
m = mobiledev
m = mobiledev with properties: Connected: 1 AvailableCameras: {'back' '' front'} Logging: 0 InitialTimestamp: " AccelerationSensorEnabled: 0 AngularVelocitySensorEnabled: 0 MagneticSensorEnabled: 0 OrientationSensorEnabled: 0 PositionSensorEnabled: 0金宝app支持功能
的AvailableCameras
属性表示此设备具有“回来”
和“前面”
相机。创建到“回来”
相机。
凸轮=相机(m,“回来”)
cam = Camera with properties: Name: 'back' availabler分金宝搏官方网站辨率:{'640x480' '1280x720'}分辨率:'640x480' Flash: 'off'自动对焦:'on'
相机属性提供关于图像分辨率、自动对焦和闪光设置的信息。
从命令使用Deep Learning Toolbox™加载预先训练过的googleet网络。
nnet = googlenet;
从相机获取单一图像使用快照
具有手动快门模式。打开相机预览后,您可以移动移动设备来捕捉所需的视场。对于本例,捕获想要分类的对象的图像。当你准备好了,按下快门按钮来获取图像。
img =快照(凸轮,“手动”);
调整图像的大小以匹配网络的输入大小。GoogLeNet的输入尺寸是224 × 224。中预览图像MATLAB移动使用图像
.
img = imresize (img, [224224]);图像(img)
对获取的图像中的目标进行分类分类
来自深度学习工具箱。
img标签=分类(nnet)
标签=绝对咖啡杯
这个物体被归类为咖啡杯。使用标签作为图形标题预览图像。
图像(img)标题(char(标签));
你可以写一个函数MATLAB移动它执行前面所有的步骤来对图像进行分类。
在文件屏幕,创建一个新的脚本MATLAB驱动™文件夹中。名字的文件camnet.m
.定义camnet
功能如下,并保存文件。
函数Value = camnet(cam,nnet) img = snapshot(cam,“手动”);照片= imresize (img, [224224]);值=分类(nnet、图片);图像(图片)标题(char(值))结束
在命令屏幕上,创建mobiledev
对象。然后创建相机
对象。
m = mobiledev;凸轮=相机(m,“前面”);
nnet = googlenet;
调用camnet
函数。
nnet标签= camnet(凸轮)
相机预览会在你的移动设备上打开。移动你的移动设备相机指向你想分类的物体。按下快门按钮来捕捉图像。捕获图像后,可以查看图形。图标题显示了对象的预测标签。