灰度共生矩阵,指的是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。1973年Haralick等人提出了用灰度共生矩阵来描述纹理特征。 由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的,因而在图像空间中相隔某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系,即图像中灰度的空间相关特性。 灰度共生矩阵被定义为从灰度为 i 的像...
三、灰度共生矩阵的统计属性 灰度共生矩阵虽然提供了图像灰度方向、间隔和变化幅度的信息,但它不能直接提供区别纹理的特性,因此需要在GLCM的基础上计算用来定量描述纹理特征的统计属性——常用的9种纹理特征统计属性为 均值(Mean),方差(Variance),标准差(Std),同质性(Homogeneity),对比度(Contrast),非相似性(Dissimilari...
它通过统计图像中像素对的灰度级信息来描述纹理特性。在OpenCV的Python实现中,可以通过如下步骤来实现: 1. 首先,你需要将彩色图像转化为灰度图像,可以使用`cv2.cvtColor()`函数。 2. 然后,你需要定义一个距离和角度参数。这些参数将用于在图像中移动像素对。 3. 接下来,你需要定义一个函数来计算灰度共生矩阵。
一般纹理特征有两种表示方法:(1)共生矩阵;(2)Tamura纹理特征: 二、灰度共生矩阵 1.空间灰度共生矩阵 灰度共生矩阵就是从N×N的图像f(x,y)的灰度为i的像素出发,统计与i距离为δ=(dx2+dy2)^1/2,灰度为 j的像素同时出现的概率P(i,j,δ,θ)。用数学表达式则为: 上述表述可能会比较抽线,接下来我们举一...
C++ 灰度共生矩阵代码 配置好opencv就可以直接用 ,在程序中每部分都有注释,方便理解。 上传者:sinat_31314619时间:2017-12-08 灰度共生矩阵VC+OpenCV代码实现,含matlab版 基于OpenCV和VS2008的图像灰度共生矩阵特征提取程序。并附带matlab版的。 上传者:lixiuzhi时间:2011-08-18 ...
opencv光照不均匀去除算法 光照不均匀是指图像中不同区域的亮度/色彩不同,这通常是由于摄像机的镜头形状、环境光线、相机感光度等因素导致的。在计算机视觉中,光照不均匀的存在会影响图像的质量和特征提取效果,因此需要进行去除。 opencv中提供了一些光照不均匀去除的算法,其中比较常用的有以下两种: 1. 基于图像分割的...
3.Python中的灰度共生矩阵提取纹理特征 Python提供了丰富的图像处理库和工具,用于实现灰度共生矩阵的计算和纹理特征的提取。下面是使用Python进行灰度共生矩阵和纹理特征提取的基本步骤和代码示例: 我们需要加载图像并将其转换为灰度图像,这可以通过使用Python的图像处理库如OpenCV或PIL来实现。以下是加载图像并转换为灰度图...
OpenCV / Python 蜗牛 · 18 篇内容 图像的算术运算 1 图像加法 可以使用函数cv2.add()将两幅图像进行加法运算,当然也可以使用numpy, 如:res = img1+img2, 但相加的两幅图像的大小,类型必须一致,或第二个图像可以是一个简单的标量.importcv2importnumpyasnpx=np.uint8([250])y=np… ...
纹理特征提取方法:LBP, 灰度共生矩阵 纹理特征提取方法:LBP, 灰度共生矩阵在前面的博文《图像纹理特征总体简述》中,笔者总结了图像纹理特征及其分类。在这里笔者对其中两种算法介绍并总结。...参考网址: 《纹理特征提取》 《【纹理特征】LBP 》 《灰度共生矩阵(GLCM)理解》 《灰度共生矩阵的理解》 《图像的纹理特征...