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1.1 灰度共生矩阵的理解 灰度共生矩阵是描述图像纹理特征的一种重要方法,是像素距离和角度的矩阵函数。 它通过计算图像中一定距离和方向的两点灰度之间的相关性,反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。 对于灰度共生矩阵的理解,需要明确几个概念:方向,偏移量和灰度共生矩阵的阶数。 (1)方向:一般计算过程...
绘制GLCM的纹理特征图可以通过使用各种图像处理工具和编程语言来实现。您可以使用Python中的Matplotlib库、Java中的JavaFX库或者使用专业的图像处理软件如Photoshop等。您只需将计算得到的纹理特征值与图像的相应像素位置结合,然后根据需要选择合适的颜色映射方案(如灰度映射或彩色映射)将这些特征值映射到图像上,最终得到纹理...
1导入相关库 在Python中，我们需要先导入相关的库，包括NumPy、OpenCV和Matplotlib：import cv2 import num...
在「小白学视觉」公众号后台回复:Python视觉实战项目,即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。 下载3:OpenCV实战项目20讲 在「小白学...
一旦像素间距离dd以及像素间空间位置关系δδ确定,即可生成灰度共生矩阵。 GLCM所表示的是纹理图像的某些统计特性,所谓统计,通俗地讲就是累计某种情况出现的次数,用这一次数除以总的情况数,即可得其统计意义上的概率。 我们来统计灰度级2与2在-45度和135度方向上(也即δ=(1,−1)δ=(1,−1)或者δ=(−...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度的分布特性,也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性,是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,它是分析图象的局部模式和它们排列规则...
相关性可能是因为所用的计算公式不一致,导致计算结果有出入。 实验环境及平台 VSCode Python 3.7 实验结果 注释 后续代码讲解会上传至Bilili。我的Bilili:https://space.bilibili.com/315476253 Star 2 Fork 0 捐赠 0 人次 简介 本实验的主要目的是基于遥感图像计算灰度共生矩阵,并基于该矩阵计算多种纹理...
灰度共生矩阵(附python代码) http 理论内容引自https://blog.csdn.net/qq_37059483/article/details/78292869 bye 2020/10/29 5.6K0 纹理特征提取方法:LBP, 灰度共生矩阵 图像处理机器学习 本文介绍了基于OpenCV和GLCM的图像纹理特征提取和分析方法,包括灰度共生矩阵、LBP算子、灰度级-邻域系统、Gabor滤波器等。首先介...
灰度共生矩阵(Gray-level co-occurrence matrix;GLCM)和相关的纹理特征计算是图像的一种分析技术。给定一个图像,该图像由各自具有一定强度(特定灰度级)的像素组成,GLCM矩阵在图像中显示不同的灰度组合同时出现的频率。使用GLCM的内容计算纹理特征,并得出ROI像素的强度变化(即图像纹理)的度量。 二、如何理解灰度共生矩阵...