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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

7.将预处理好的图像送入卷积网络中识别得其结果

8.获取当前时间戳并记为t2

9.计算当前的FPS

二.示例代码：

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