4. 计算单窗口灰度共生矩阵特征值我们一般采用四个最常用的特征来提取图像的纹理特征:能量、对比度、相关度、熵。 a. 能量(角二阶距) 能量是灰度共生矩阵各元素的平方和,又被称角二阶距。它是图像纹理灰度变化均一的度量,反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细程度。b. 对比度 对比度是灰度共生矩阵主对角线附近...
灰度共生矩阵(Grey-Level Co-occurence Matrix,GLCM)被定义为从灰度为i的像素点出发,离开某个固定位置(相隔距离为d,方位为)的点上灰度值为的概率,即,所有估计的值可以表示成一个矩阵的形式,以此被称为灰度共生矩阵。 • 在图像中任意取一点(x, y)以及偏离它的另一点(x+a, y+b),形成一个点对,设该点...
values_temp = [] input = cv2.imread(s, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取图像,灰度模式 # 得到共生矩阵,参数:图像矩阵,距离,方向,别,是否对称,是否标准化 # [0, np.pi / 4, np.pi / 2, np.pi * 3 / 4] 一共计算了四个方向,你也可以选择一个方向 # 统计得到glcm glcm = greycomatrix(input,...
图像的纹理特性之灰度共生矩阵的graycomatrix函数及其matlab实现 图像的灰度共生矩阵(Gray-level co-occurrence matrix from an image) 灰度共生矩阵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一定方向的两点灰度之间的相关性,来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。 graycomatrix matlab(r2013...
python代码计算灰度共生矩阵并计算各种特征 灰度共生矩阵的计算,今天学习数字图像处理课,学到灰度共生矩阵,兴起,遂敲码解之。方法摘自百度百科:灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果,而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的
用Python实现灰度共生矩阵的计算 灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)是图像处理中的一种常用工具,用于提取图像特征。到目前为止,我们将通过一个详细的流程,以及每一步的代码示例来实现这一目标。 流程概述 我们将按照以下步骤计算灰度共生矩阵: ...
python计算灰度共生矩阵的特征参量 灰度共生矩阵计算实例,目录重要概念GLCM属性1.该矩阵是方形的,即N*N大小,一般为8*8,16*16,32*322.它的行数和列数与图像的量化级别相同。3.该矩阵沿对角线对称。4.offset位移,距离,定义为[row_offset,col_offset]如何产生对称的共生矩
stats = graycoprops(glcm, properties):从灰度共生矩阵glcm计算静态属性。glcm是m*n*p的有效灰度共生矩阵。如果glcm是一个灰度共生矩阵的矩阵,则stats是包括每个灰度共生矩阵静态属性的矩阵。 graycoprops正规化了灰度共生矩阵,因此元素之和为1。正规化的GLCM中的元素(r,c)是具有灰度级r和c的定义的空间关系的像素对...
2、使用MATLAB代码实现灰度共生矩阵的计算 2、依据GLCM计算角二阶矩、熵、对比度、相关性 五、总结 参考链接 一、基本理论 1、背景 20世纪70年代,R.Haralick等人提出了用灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM)来描述纹理特征。 2、概念
灰度共生矩阵特征 由于灰度共生矩阵的数据量较大,一般不直接作为区分纹理的特征,而是基于它构建的一些统计量作为纹理分类特征。Haralick曾提出了14种基于灰度共生矩阵计算出来的统计量:即:能量、熵、对比度、均匀性、相关性、方差、和平均、和方差、和熵、差方差、差平均、差熵、相关信息测度以及最大相关系数。