常用的特征统计量主要有: 均值(Mean) 、方差(Variance) 、同质性(Homogeneity)、对比度 (Contrast)、非相似性 (Dissimilarity)、熵 (Entropy )、角二阶矩( Angular Second Moment )、相关性 ( Correlation ) 等。 均值(Mean) 均值反映纹理的规则程度,纹理杂乱无章、难以描述的,值较小;规律性强、易于描述的,值...
二、对比度(Contrast) 对比度是描述图像纹理变化的一个重要指标,它反映了图像中不同灰度级别相邻像素之间的差异程度。对比度越大,说明图像中纹理变化越明显。对比度的计算公式是对GLCM矩阵中每个元素乘以其对应的位置差的平方求和。对比度的值范围是[0,1],值越大表示纹理变化越明显。 三、相关性(Correlation) 相关...
for (int j = 0; j < 8; j++) { contrast += m.at(i, j)*(i - j)*(i - j); } } return contrast; 计算135°的灰度共生矩阵,基于计算局部对比度提取纹理运行结果如下: 测试一(左侧是输入图像、右侧135的对比度)
contrast += m.at<float>(i, j)*(i - j)*(i - j); } } returncontrast; 计算135°的灰度共生矩阵,基于计算局部对比度提取纹理运行结果如下: 测试一(左侧是输入图像、右侧135的对比度) 测试二 下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白...
Mat m=Mat::zeros(Size(8,8),CV_32FC1);for(int row=0;row<im.rows-1;row++){for(int col=0;col<im.cols-1;col++){int i=im.at<uchar>(row,col)/32;int j=im.at<uchar>(row+1,col+1)/32;m.at<float>(i,j)++;}}float contrast=0;for(int i=0;i<8;i++){for(int j=0;j...
对比度(contrast) 对比度(也称为惯性)是一种衡量图像纹理的粗糙程度的特征。它是通过以下公式计算的: 反映了图像的清晰度和纹理沟纹深浅的程度。纹理沟纹越深,其对比度越大,视觉效果越清晰;反之,对比度小,则沟纹浅,效果模糊。 逆差矩(inverse different moment) ...
for (int j = 0; j < 8; j++) { contrast += m.at<float>(i, j)*(i - j)*(i - j); } } return contrast; 计算135°的灰度共生矩阵,基于计算局部对比度提取纹理运行结果如下: 测试一(左侧是输入图像、右侧135的对比度) 测试二
window_contrast = greycoprops(window_glcm, 'contrast') # 假设窗口大小固定,将特征值填充进特征图的对应位置 local_contrast_map[y:y + window_size, x:x + window_size] = window_contrast[0, 0] 将上述步骤应用于整个图像,您会得到一个反映了局部纹理特征的纹理特征图。
returncontrast; 计算135°的灰度共生矩阵,基于计算局部对比度提取纹理运行结果如下: 测试一(左侧是输入图像、右侧135的对比度) 测试二 读书欲精不欲博 用心欲专不欲杂 扫码查看OpenCV+OpenVIO+Pytorch系统化学习路线图 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 ...
对比度(或反差)(contrast): 纹理沟纹越深,其对比度越大,视觉效果越清晰;反之,对比度小,则沟纹浅,效果模糊。灰度差即对比度大的象素对越多,这个值越大。灰度公生矩阵中远离对角线的元素值越大,con越大。所以con越大图像越清晰。 相关度(inverse different moment): ...