使用Matlab批量处理数据

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最近接到任务，需要批量分割灰度图像，并保存为.mat文件。图像文件保存在若干个子文件夹中。代码如下：

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maindir='sparkydogx/cityscape/val';
subdir=dir(maindir);
for i =1:length( subdir )
    if( isequal( subdir( i ).name, '.' )||isequal( subdir( i ).name, '..')||(~subdir( i ).isdir))  
        continue; %subdir的前两个元素是../和./
    end
    subdirpath = fullfile( maindir, subdir( i ).name, '*.png' ); %subdirpath为字符串，用于描述文件位置和类型
    dat = dir( subdirpath );        %dat为所有满足条件的文件路径   
    for j = 1 : length( dat )
        datpath = fullfile( maindir, subdir( i ).name, dat( j ).name);
        A=double(imread(['',datpath])); %灰度图像读取后为uint8格式，将其转换为double
        for k = 1:43
            h{k}=A(:,656*(k-1)+1:656*k);
            if k<=15
                cmd=['X.val.',subdir(i).name,'(',num2str(j),').BeliefMap(',num2str(k),')=h(',num2str(k),');'];
                eval(cmd);
            else
               cmd=['X.val.',subdir(i).name,'(',num2str(j),').PAF(',num2str(k-15),')=h(',num2str(k),');'];
               eval(cmd);
            end
        end

    end
end
save('/spardogx/val.mat','X','-v7.3');

涉及到的点：

  1. 文件夹的遍历，在上面的代码中通过dir实现
  2. eval函数的使用，eval可以执行字符串中的指令，使用子文件夹名作为structure的字段，十分方便。
  3. '-v7.3' 最初在执行时遇到错误：
    Warning: Variable 'X' cannot be saved to a MAT-file whose version is older than 7.3. To save this variable, use the -v7.3 switch.
    原因是Matlab在7.3版本之前不支持大个数据的存储（2GB以上），在7.3版本后添加了这一支持。

2017-10-25 更新：

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maindir='/data2/source/cityscapes'
outputDir='/data2/dest/heatmaps'
subdir_1=dir(maindir);
for i=1:length(subdir_1);
    if( isequal( subdir_1( i ).name, '.' )||isequal( subdir_1( i ).name, '..')||(~subdir_1( i ).isdir))  
        continue;
    end
    subdir_2=dir(fullfile(maindir,subdir_1(i).name));
    for j=1:length(subdir_2)
        if( isequal( subdir_2( j ).name, '.' )||isequal( subdir_2( j ).name, '..')||(~subdir_2( j ).isdir))  
            continue;
        end
        subdir_3=dir(fullfile(maindir,subdir_1(i).name,subdir_2(j).name));
        for x=1:length(subdir_3)
            if( isequal( subdir_3(x).name, '.' )||isequal( subdir_3( x ).name, '..')||(~subdir_3( x ).isdir))  
                continue;
            end
            finalpath=fullfile(maindir,subdir_1(i).name,subdir_2(j).name,subdir_3(x).name,'*.png')
            dat=dir(finalpath);
            for idx =1:length(dat)
                imgId=dat(idx).name(1:length(dat(idx).name)-13);
                datpath=fullfile(maindir,subdir_1(i).name,subdir_2(j).name,subdir_3(x).name,dat(idx).name);
                A=double(imread(['',datpath]));
                    for k = 1:43
                        h{k}=A(:,656*(k-1)+1:656*k);
                        if k<=15
                            hmfullfile=fullfile(outputDir,subdir_1(i).name,subdir_2(j).name,[imgId,'_bm.mat']);
                            pafname=fullfile(outputDir,subdir_1(i).name,subdir_2(j).name,[imgId,'_paf.mat']);
                            % cmd=['X.val.',subdir(i).name,'.',dat(j).name,'.BeliefMap(',num2str(k),')=h(',num2str(k),');'];
                            cmd1=['heatmap.imageID=''',imgId,''';'];
                            cmd2=['heatmap.BeliefMap(',num2str(k),')=h(',num2str(k),');'];
                            cmd3=['save(''',hmfullfile,''',''heatmap'');'];
                            eval(cmd1);
                            eval(cmd2);
                            eval(cmd3);
                        else
                        %    cmd=['X.val.',subdir(i).name,'.',dat(j).name,'.PAF(',num2str(k-15),')=h(',num2str(k),');'];
                            cmd1=['paf.imageID=''',imgId,''';'];
                            cmd2=['paf.PAF(',num2str(k-15),')=h(',num2str(k),');'];
                            cmd3=['save(''',pafname,''',''paf'');'];
                        %    eval(cmd);
                            eval(cmd1);
                            eval(cmd2);
                            eval(cmd3);
                        end
                    end



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