为了显示GLCM的纹理特征图,首先需要生成灰度共生矩阵。GLCM计算了每一个灰度级与其邻域灰度级共同出现的频率。计算GLCM时,您需要指定一个位移向量和邻域大小,这些参数定义了矩阵计算时像素比对的具体位置。 在计算GLCM之前,确保图像已转换为灰度,并且灰度范围已标准化。之后,通过遍历图像中的像素并匹配相应的灰度级和其邻...
(1)glcms = graycomatrix(I) 产生图像I的灰度共生矩阵GLCM。 它是通过计算两灰度值 i,j 在图像 I 中水平相邻的次数而得到的 (你也可以通过调整’ Offsets’ 参数来指定其它的像素空间关系),GLCM中的每一个元素(i,j)代表灰度 i 与灰度 j 在图像 I 中水平相邻的次数。 (2)glcms = graycomatrix(I,param...
在完成灰度共生矩阵（GLCM）的代码编写后，接下来的步骤是如何将GLCM的纹理特征可视化为图，以深入理解图像纹理特征。以下是通过Python与Matplotlib库实现GLCM纹理特征图显示的简化示例：首先，导入相关库：NumPy、OpenCV和Matplotlib。接着，使用OpenCV库中的cv2.filter2D()函数计算GLCM矩阵。示例代码如下，我们...
一般来说灰度图像的灰度级为256,在计算由灰度共生矩阵推导出的纹理特征时,要求图像的灰度级远小于256,主要是因为矩阵维数较大而窗口的尺寸较小则灰度共生矩阵不能很好表示纹理,如要能够很好表示纹理则要求窗口尺寸较大,这样使计算量大大增加,而且当窗口尺寸较大时对于每类的边界区域误识率较大。所以在计算灰度共生矩...
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GLCM:GLCM在C ++(OpenCV)中的实现 灰度共生矩阵(GLCM) 这是C / C ++(OpenCV)中的灰度共生矩阵(GLCM)的实现。 它是在基于Ubuntu的发行版中使用OpenCV 3.4.0编译的。 该算法提取了22个特征,由Avinash Uppuluri提出。 原始代码(在MATLAB中)可以在以下位置找到: : 22个功能¹: 自相关:[2](自动) 对比:MAT...
控制台,MFC更好,matlab都行,只要是计算GLCM的就行,金币不够可以追加,急求,有的请上传或者发到我的邮箱里1400983@163.com哲学人生]
在这个示例中，我们使用了灰度图像的颜色映射（colormap）来显示GLCM矩阵。将glcm作为imshow()函数的输入...