一.程序流程：
1.借用函数：imaqhwinfo调用摄像头实现视频检测
2.载入卷积识别网络
3.初始化FPS并创建一个窗口（FIGURE）
4.构建一个死循环（等价于While Ture:）
5.获取当前时间戳并记为t1
6.获取当前的图像帧 frame
7.对 frame 预处理调整到卷积神经网络可用状态
8.将预处理好的图像送入卷积网络中识别得其结果
9.获取当前时间戳并记为t2
10.计算当前的FPS
clc clear close all %imaqhwinfo imaqhwinfo('winvideo'); src = videoinput( 'winvideo', 1 );%由imaqhwinfo('winvideo')查看到DeviceIDs为1 % preview( src );%以默认格式显示数据 load CSNet.mat fps0 = 0.0; figure while 1==1 t1=clock; frame = getsnapshot(src); img_gray = rgb2gray(frame); img_gray_size = imresize(img_gray,[231,195]); % 都变成231 195的图像 imshow(img_gray_size) YPred = classify(net,img_gray_size); %预测数据 char(YPred) t2=clock; fps = (fps0 + (1./etime(t2,t1)))/2%计算实时帧率 end
