设置安卓设备

安装和设置MATLAB^®移动™在您的Android™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Android设备上安装MATLAB Mobile和登录到云．

开始MATLAB移动在Android设备上。

创建连接安卓相机

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

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。

加载预训练网络并获取图像

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)

对采集到的图像进行分类和显示

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));

编写一个函数对图像进行分类

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,“回来”）;

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。