matlab 记一次debug的心路历程以及NaN问题的解决办法

这一次debug应该算的上，比较艰难困窘的一次。真挺难的，折磨了我一天多。前话不多讲，开始聊聊这次问题的产生与解决吧。老师让做图像分割与提取，然后再分类的工作，并且将其整合到一起。这个工作，我是分成两块来做的。先做分割与提取，还比较顺利。之后的特征提取与分类工作，做的还算行吧，但是测试用的图片采用的完整的大图。

在将这两块工作整合到一起的时候出现问题了，问题是哪儿呢。在区域提取的时候怎么着，都会报错，说在边缘提取的模块出现了NaN错误。然后我就找过去。哎。。。我就纳闷，开始测试的那些图片个个都挺好的，都能顺利提取出区块，为啥放到主函数就出错了呢。

然后我就开始假设，首先我猜想，应该是类型问题，为啥猜是这个问题呢。因为我将200多张图片都存到了cell类型里面了。可能在循环的时候读取不正确，导致报错。于是我在循环里面加入了一个临时变量，循环一次就将cell那一张图片矩阵赋值给临时变量，然后再进行区域提取的工作。结果还是不行。

再然后我猜想是不是数据量太大，毕竟两百张图片，有可能数据量太大，matlab直接就宕机，直接报错NaN，于是我就一个个地进行图片提取。结果还是报错。有意思的是这期间我还发现了另外的一个错误就是，开始我读取的图片都是在一个文件夹里面，顺带解决了一个逻辑错误。

然后我想这也不对，还有哪儿可能有错误呢。这个时候我发现一个有意思的事情，就是我一张一张图片测函数，结果发现有的图片没啥问题，有的图片直接就有错。这一下我就明白了。合计着原来是图片上的问题，于是我新建了一个文件夹，把一个工况下的图片放一起，单独用提取区域的函数来跑，果不其然，就是有图片出错，有图片直接就过了。后来再单独查看各个变量，发现一个变量里面会存在NaN，然后这个变量带入函数里面就出错了。找到问题的根源，我立马解决。说白了就是消除NaN留下其他有价值的值。

采用的是：

 x_zhongxin(isnan( x_zhongxin)) = [];
  y_zhongxin(isnan( y_zhongxin)) = [];
  ct=length(y_zhongxin);

x_zhongxin是有NaN的向量。最终问题得到了解决。

happy，happy~

虽然写下来感觉没什么技术难度，但是当时被这个问题困扰的时候确实挺难受。大把大把的时间也没干嘛，就是盯着程序。不过debug了，感觉全身都舒爽了。