使用灰度共生矩阵(GLCM)代码生成纹理特征图非常简单。首先,确保您已将图像转换为灰度图像。然后,根据您的需求计算图像的GLCM矩阵。接下来,在生成的GLCM矩阵的基础上,可以通过计算各个特征参数(如能量、对比度、熵等)来获得纹理特征值。最后,根据这些特征值绘制纹理特征图。 2. 如何绘制GLCM的纹理特征图? 绘制GLCM的纹...
# 显示纹理特征图 plt.imshow(glcm, cmap='gray') plt.axis('off') plt.title('GLCM') plt.show...
随后，计算纹理特征。利用计算出的GLCM矩阵，可以提取多种纹理特征，比如对比度、能量、熵、相关性等。一个计算对比度特征的示例代码如下所示。最后，通过Matplotlib库中的imshow()函数将纹理特征以图像形式呈现。示例代码如下，我们使用灰度图像的颜色映射（colormap）来显示GLCM矩阵。将glcm作为imshow()函数...
灰度共生矩阵(Gray level co-occurrencematrix,GLCM)是学术界公认的具有较强鲁棒性和适应特性的理论,并且也是研究遥感图像像素值空间关系的常用方法。 灰度共生矩阵GLCM 灰度共生矩阵法,就是通过计算灰度遥感图像得到它的共生矩阵,然后透过计算这个共生矩阵得到矩阵的部分特征值,来分别代表遥感图像的某些纹理特征,具体见图2...
4 常用的GLCM特征特征: (1)能量: 是灰度共生矩阵元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。 如果共生矩阵的所有值均相等,则ASM值小;相反,如果其中一些值大而其它值小,则ASM值大。 当共生矩阵中元素集中分布时,此时ASM值大。ASM值大表明一种较均一和规则变化的纹理模式。
为了实现这一目标,一种常见的方法是利用图像的纹理特征,如灰度共生矩阵(GLCM)特征,以及支持向量机(SVM)分类器。首先,我们需要提取图像的GLCM特征。GLCM是一种描述图像局部纹理特征的统计方法,它通过计算像素对在特定方向和距离上的灰度共生矩阵来描述图像的纹理特征。通过计算灰度共生矩阵中的各种统计量,如对比度、能量...
特征点 边缘 特征提取和匹配的主要组成部分 1、检测(detection):识别感兴趣点 2、描述(description): 描述每个特征点周围的局部外观,这种描述在光照、平移、尺度和平面内旋转的变化下是(理想的)不变的。我们通常会为每个特征点提供一个描述符向量。 3、匹配(mataching): 通过比较图像中的描述符来识别相似的特征。
利用Matlab2016b运行,对图片提取HOG、GLCM特征,利用SVM进行分类。里面包含程序、测试数据集、图片等。 资源文件列表 SVM_Multi_Classification_Image/classifier.mat , 13600857 SVM_Multi_Classification_Image/classifierOfSVM.m , 1484 SVM_Multi_Classification_Image/extractFeature.m , 2549 SVM_Multi_Classification_...
基于象元的 GLCM 纹理特征提取 1. 算法原理 灰度共生矩阵(GLClM 是一个统计描述图像中的一个局部区域或整个区域相邻象元或一 定间距内两象 元灰度呈现某种关系的矩阵。 该矩阵中的元素值代表灰度级之间联合条件概率 密度 P (i, j∕d,v),P(i, j∕d, R 表示在给定空间距离 d 和方向二时,灰度以 i 为...
1灰度共生矩阵及相关参数1.1灰度共生矩阵的定义灰度共生矩阵(GLCM)是由Haralick等人于1973年提出的,是一种基于统计思想剖析图像灰度分布空间关系,表征图像纹理特征的方法‘4。。该方法从图中像素灰度值为i的位置开始,统计与其相距固定问距,像素灰度值为J.的像素成对分布的情况。即在某一角度为0的方向上,像素灰度值...