下面是包含GLCM特征提取的Python代码示例: importnumpyasnpfromskimageimportio,feature# 读取图像image=io.imread('path_to_image.jpg',as_gray=True)# 转换为8位无符号整数格式image=(255*image).astype(np.uint8)# 计算灰度共生矩阵glcm=feature.greycomatrix(image,distances=[1],angles=[0],levels=256,symme...
纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础的[7],因为图像中相距(Δx,Δy)的两个灰度像素同时出现的联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。若将图像的灰度级定为N级,那么共生矩阵为N×N矩阵,可表示为M(Δx,Δy)(h,k),其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一个灰度为h而另一个灰...
shape max_gray_level=maxGrayLevel(input) #若灰度级数大于gray_level,则将图像的灰度级缩小至gray_level,减小灰度共生矩阵的大小 if max_gray_level > gray_level: for j in range(height): for i in range(width): srcdata[j][i] = srcdata[j][i]*gray_level / max_gray_level for j in range...
技术标签:python 图像处理库scikits-image已经支持计算灰度共生矩阵和提取GLCM的纹理属性contrast、dissimilarity、homogeneity、ASM、energy、correlation 首先了解一下灰度共生矩阵是什么,下面介绍摘自百度百科。https://baike.baidu.com/item/%E7%81%B0%E5%BA%A6%E5%85%B1%E7%94%9F%E7%9F%A... ...
1、《 基于LBP纹理特征计算GLCM的纹理特征统计量+SVM/RF识别纹理图片》 2、《 graycomatrix 计算(图像)灰度共生矩阵(CLCM)——matlab相关函数说明,很详细》 1、Matlab函数说明:graycomatrix 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。
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