一、项目简介
本系统基于MATLAB深度学习工具箱，设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类识别系统。系统包含两大核心模块：模型训练模块（main.m）自动加载按文件夹分类的图像数据集，按8:2比例划分为训练集与测试集，构建包含多层卷积、批归一化、ReLU激活及池化操作的CNN网络，输入层采用112×112×3的彩色图像，输出层为6分类（对应6种不同物品类别），利用SGDM优化器训练25个周期后保存模型参数；图形用户界面模块（page.m与page.fig）基于GUIDE框架开发，用户可通过界面按钮选取BMP格式图像，调用已训练模型进行识别，识别结果以文本和弹窗形式展示，同时提供模型加载和测试集整体准确率计算功能，便于用户验证模型性能。
二、部分源码
function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % 选取图像
% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
fn,pn,\~=uigetfile('*.bmp','请选择所要识别的图像');
I = imread(pn fn);
axes(handles.axes1);
imshow(I,\[\]);
title('所选图像');
handles.I = I;
guidata(gcbo,handles);
% --- Executes on button press in pushbutton2.
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % 进行识别
% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
load("CNNnet.mat");
y_pred = classify(CNNnet,handles.I);
% disp(y_pred);
set(handles.edit1,'string',y_pred);
result=strcat('物品种类：',string(y_pred),'');
msgbox(result,'识别结果','warn')
function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text
% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double
% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called
% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
% --- Executes on button press in pushbutton3.
function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % 显示整个测试集的结果
% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
%% 加载数据
allImages = imageDatastore('dbx', ...
'IncludeSubfolders' ,true, ...
'LabelSource' , 'foldernames' );% 图像加载为图像数据存储
% imageDatastore函数会根据文件夹名称自动标记图像
% 划分训练集(80%)和测试集(20%)
imgsTrain,imgsTest = splitEachLabel(allImages,0.8,'randomized');
load("CNNnet.mat");
y_pred = classify(CNNnet,imgsTest); % 使用训练好的网络测试
accuracy = mean(y_pred == imgsTest.Labels);% 计算准确率
set(handles.text2,'string','总体准确率: ',num2str(100\*accuracy),'%','FontSize',12);
三、运行结果
四、总结
该系统在测试集上表现良好，能够有效提取图像特征并对6类物品进行准确分类。界面设计简洁直观，操作流程清晰，用户只需选取图像即可获得识别结果，并伴有提示弹窗增强交互体验。系统适用于图像分类识别的研究演示与教学实验场景，后续可考虑引入更多样化的数据集、增加数据增强策略以提高模型泛化能力，或进一步优化网络结构以降低计算开销，便于向嵌入式或实时应用场景迁移。
五、代码获取
接matlab程序定制和论文设计，方向如下：
图像处理｜语音识别｜图像识别｜目标检测｜深度学习｜神经网络｜强化学习｜机器学习｜通信系统｜信号处理｜时频分析｜小波降噪｜路径规划｜优化算法｜智能算法｜数据处理｜数学建模｜文献复现｜算法复现｜模型复现等
程序包运行成功，零基础的可以远程帮你运行，赠送安装包。
作为初学者，遇见不会的问题是非常正常的事情，具体代码仿真可通过主页 私信博主。