カメラおよび事前学习済みのネットワークの読み込み

カメラを接続し，事前学习済みのgooglenetネットワークネットワークは読み込みます事前习手顺はののの习済みにのネットワークをを使この例に，MATLAB支持包，MA金宝appTLAB支持包，用于USB网络摄像头，および深度学习工具箱™模型对于Googlenet网络が必要なサポートパッケージがインストールさていいない场れれれななサポートない场されれななサポートサポート表示れれれ

Camera =网络摄像头;net = googlenet;

例をもう一流传行するする合，まずコマンド清晰的相机を実行し。ここここ，相机は网页カメラへのです。そうしそうしない合，同じ网页カメラへの新闻接続は作物できため，エラーが表示さます。

カメラのスナップショットの分享

イメージを分类するに，ネットワークネットワークの力サイズにててイメージサイズサイズしなければなりません。输入イメージイメージ最初は取得ますのの层は。

InputSize = Net.Layers（1）.Inputsize（1：2）

InputSize = 224 224

カメラカメライメージを，予测ラベルとその确率と共に表示します。分类を呼び出す前に，ネットワークネットワークの力サイズにわせててのサイズ変更し

图IM =快照（相机）;图像（IM）IM = IMResize（IM，InputSize）;[标签，得分] =分类（网络，IM）;标题（{char（标签），num2str（max（得分），2）}）;

カメラのイメージの连続的な分享

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h =图;尽管Ishandle（h）im =快照（相机）;图像（IM）IM = IMResize（IM，InputSize）;[标签，得分] =分类（网络，IM）;标题（{char（标签），num2str（max（得分），2）}）;drawn结尾

上位の予测の表示

その确率を表示できます。

カメラのスナップををますますのを，予测ラベルとその确率と共にしますます。关联分类の分数出力を使使，上位5つのについて确率ヒストグラムををします。

图ウィンドウを作用成しまず，幅が2倍になるようウィンドウのサイズを変更し，2つのサブプロットを変更て，2。

h =图;H.Position（3）= 2 * H.Position（3）;AX1 =子图（1,2,1）;AX2 =子图（1,2,2）;

左のサブに，イメージイメージ分享をまとめてしますます。

IM =快照（相机）;图像（AX1，IM）IM = IMRESIZE（IM，INPUTSIZE）;[标签，得分] =分类（网络，IM）;标题（Ax1，{char（标签），num2str（max（得分），2）}）;

スコアの高度クラスをして，上位5つの予测を选択します。

[〜，IDX] =排序（得分，“下降”）;IDX = IDX（5：-1：1）;classes = net.layers（结束）.classes;classnamestop = string（类（idx））;scoretop =得分（Idx）;

上位5つの予测をヒストグラム表示します。

Barh（Ax2，Scoretop）XLIM（AX2，[0 1]）标题（AX2，'前5'）Xlabel（Ax2，'可能性'）YTicklabels（AX2，ClassNamestop）Ax2.yaxisLocation ='对';

イメージの连続的ななと上位の予测表示

，単に图を闭じます。反复反复が终了するたびたびdrawnをを用して图を新新します。

图ウィンドウを作品成し。まず，幅が2倍になるようウィンドウのサイズを変更し，2つのサブプロットをします。座标轴のサイズが変更されようするにはれにするには，位置混合物プロパティを'InnerPosition'に设定します。

h =图;H.Position（3）= 2 * H.Position（3）;AX1 =子图（1,2,1）;AX2 =子图（1,2,2）;Ax2.PositionConstraint =.'InnerPosition';

上位5つの予测のヒストグラムイメージと共に连続连続表示表示表示してててししししします。

尽管ishandle（h）％显示并分类图像IM =快照（相机）;图像（AX1，IM）IM = IMRESIZE（IM，INPUTSIZE）;[标签，得分] =分类（网络，IM）;标题（Ax1，{char（标签），num2str（max（得分），2）}）;％选择前五个预测[〜，IDX] =排序（得分，“下降”）;IDX = IDX（5：-1：1）;scoretop =得分（Idx）;classnamestop = string（类（idx））;％绘制直方图Barh（Ax2，Scoretop）标题（AX2，'前5'）Xlabel（Ax2，'可能性'）XLIM（AX2，[0 1]）YTicklabels（AX2，ClassNamestop）AX2.yaxisLocation ='对';drawn结尾