我如何在命令窗口中显示预测标签或文本文件。

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Javid Hamdard 2021年8月3日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/891107-how-can-i-display-the-predicted-labels-in-command-window-or-in-a-text-file

评论道: 沃尔特·罗伯森 2021年8月11日

答:接受沃尔特·罗伯森

我已经训练了两个模型:模型训练在34类的话,和模型B是训练14类的字母数字字符。我应该负载两种模式同时为了识别单词和字母数字字符系列汽车的牌照,然后显示预测打到命令窗口或结果写入文本文件。一切工作直到每个词的分类和人物,但我不知道如何分类结果显示到文本文件或在命令窗口中显示结果。因此,我急需你的帮助。非常感谢你们所有的人。

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Javid Hamdard 2021年8月11日

编辑:Javid Hamdard 2021年8月11日

@Walter罗伯森

                                负载model_A
                               
                                filePattern = fullfile (myFolder,‘* . jpg”);
                               
                                theFiles = dir (filePattern);
                               
                                为k = 1:长度(theFiles)
                               
                                baseFileName = theFiles (k) . name;
                               
                                fullFileName = fullfile (theFiles (k)。文件夹,baseFileName);
                               
                                流(1,“现在阅读% s \ n”,fullFileName);
                               
                                %读它作为图像数组
                               
                                imageArray = imread (fullFileName);
                               
                                I2 = imresize (imageArray [51 21],“最近的”);
                               
                                [YPredA, scoresA] =(布、I2)进行分类;
                               
                                scoresA = max(双(scoresA * 100));
                               
                                为j = 1:长度(theFiles)
                               
                                结束
                               
                                图(),imshow (imageArray);
                               
                                标题(加入([字符串(YPredA),”scoresA,“%”)))
                               
                                % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                               
                                %这部分阅读省(HRT)。
                               
                                负载model_B
                               
                                I2 = imresize (im(64年29),“最近的”);
                               
                                [YPred,分数]=(净,I2)进行分类;
                               
                                成绩= max(双(分数* 100));
                               
                                图(10),imshow (im);
                               
                                标题(加入([字符串(YPred),”分数,“%”)))
                               
                                % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

我想显示结果文本文件或命令窗口“ HRT77188SH”

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沃尔特·罗伯森 2021年8月10日

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流()或写入文件()来将信息保存到一个文件中。

对于显示的目的,您将可能需要sprintf()或组合()或strjoin()或[](horzcat)运算符。

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沃尔特·罗伯森 2021年8月11日

                                   负载model_A
                                  
                                   filePattern = fullfile (myFolder,‘* . jpg”);
                                  
                                   theFiles = dir (filePattern);
                                  
                                   nfile =长度(theFiles);
                                  
                                   predictions_A =细胞(1、nfile);
                                  
                                   为k = 1: nfile
                                  
                                   baseFileName = theFiles (k) . name;
                                  
                                   fullFileName = fullfile (theFiles (k)。文件夹,baseFileName);
                                  
                                   流(1,“现在阅读% s \ n”,fullFileName);
                                  
                                   %读它作为图像数组
                                  
                                   imageArray = imread (fullFileName);
                                  
                                   I2 = imresize (imageArray [51 21],“最近的”);
                                  
                                   [YPredA, scoresA] =(布、I2)进行分类;
                                  
                                   scoresA = max(双(scoresA * 100));
                                  
                                   图(),imshow (imageArray);
                                  
                                   标题(加入([字符串(YPredA),”scoresA,“%”)))
                                  
                                   predictions_A {k} = pred2nameA (YpredA);
                                  
                                   结束
                                  
                                   % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                  
                                   %这部分阅读省(HRT)。
                                  
                                   负载model_B
                                  
                                   I2 = imresize (im(64年29),“最近的”);
                                  
                                   [YPred,分数]=(净,I2)进行分类;
                                  
                                   成绩= max(双(分数* 100));
                                  
                                   图(10),imshow (im);
                                  
                                   标题(加入([字符串(YPred),”分数,“%”)))
                                  
                                   预测= pred2name (Ypred);
                                  
                                   % - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
                                  
                                   overall_name =[预测predictions_A {}):;
                                  
                                   disp (overall_name);
                                  
                                   流(fid检测器,“% s \ n”,overall_name);
                                  
                                   函数predname = pred2name (Ypred)
                                  
                                   predname = char (Ypred);
                                  
                                   结束
                                  
                                   函数predname = pred2name_A (YpredA)
                                  
                                   cYpredA = char (YPredA);
                                  
                                   from_names = {“一个”,“两个”,“三”,“四”,“五”,“6”,“七”,“八”,“九”,“心”};
                                  
                                   to_names = {' 1 ',' 2 ',“3”,“4”,“5”,“6”,“7”,“8”,“9”,“上海”};
                                  
                                   [发现,idx] = ismember (cYPredA from_names);
                                  
                                   如果发现
                                  
                                   predname = to_names {idx};
                                  
                                   其他的
                                  
                                   predname = cYPredA;
                                  
                                   结束
                                  
                                   结束

沃尔特·罗伯森 2021年8月11日

我通过代码和回头看起来好。

请注意,我有赋值语句

predictions_A =细胞(1、nfile);

因此,即使文件数量是0,应该定义的变量。

请把你的当前版本的代码。

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