1. 使用`graycomatrix`函数生成GLCM：```matlab 假设I是输入图像 I = imread('your_image_path.jpg'); % 请替换为你的图片路径 创建灰度共生矩阵 glcm = graycomatrix(I);```graycomatrix`函数可以接受多个参数，如下所示：- `GrayLimits`：灰度界限，一个二元向量，指定灰度值的范围。- `NumLevel...
matlab中的灰度共生矩阵相关函数用法(graycomatrix,graycoprops)graycomatrix:由图像创建灰度共生矩阵 1.glcm = graycomatrix(I) 从图像I创建灰度共生矩阵glcm。通过计算具有灰度级i和灰度级j的像素对在水平方向相邻出现的频繁程度。glcm中的每个元素说明了水平方向相邻像素对出现的次数。如果灰度级为L则glcm的维数为L*L。
计算灰度共生矩阵:使用graycomatrix函数计算灰度共生矩阵。'symmetric'参数设置为false表示不计算对称的GLCM,即只考虑指定方向上的像素对。 显示灰度共生矩阵:使用disp函数显示计算得到的灰度共生矩阵。 通过上述步骤和代码,你可以在MATLAB中计算并显示灰度共生矩阵,从而进一步用于图像纹理分析和处理。
1、matlab 中的灰度共生矩阵相关函数用法详解 ( graycomatrix , graycoprops )matlab 中的灰度共生矩阵相关函数用法( graycomatrix ,graycoprops ) graycomatrix :由图像创建灰度共生矩阵1. glcm = graycomatrix(I)从图像I创建灰度共生矩阵glcm。通过计算具有灰度级i和灰度级j 的像素对在水平方向相邻出现的频繁程度。 glcm...
在MATLAB中使用灰度共生矩阵（GLCM）来提取纹理特征时，需要注意代码的逻辑结构和语法正确性。以下是对您提供的代码段的改写和优化，以提高内容质量并纠正潜在的错误。1. 读取图像并转换为灰度格式：```matlab tu = imread('稻.bmp'); % 读取图像 IN = rgb2gray(tu); % 将图像转换为灰度格式 ```...
matlab提供了现成的函数 graycomatrix生成共生矩阵 graycoprops计算其特征值 具体用法：glcm=graycomatrix(I)...
创建GLCM。调用graycomatrix函数,指定偏移量。 glcms=graycomatrix(circuitBoard,'Offset',offsets0); 使用graycoprops函数从 GLCM 导出统计数据。该示例计算对比度和相关性。 stats=graycoprops(glcms,'Contrast Correlation'); 将相关性绘制为偏移量的函数。
glcm = graycomatrix(img,'Offset',[0 1],'Symmetric',true); ``` 生成的灰度共生矩阵是一个对称矩阵,每个元素表示在给定距离和方向上,两个像素灰度值出现的概率。可以使用matlab中的graycoprops函数来计算灰度共生矩阵的纹理特征,例如对比度、能量、熵等。下面的代码计算了灰度共生矩阵的对比度和能量: ``` contr...
以下是一个简单的示例,展示如何使用MATLAB提取图像的纹理特征。这里我们使用了灰度共生矩阵(GLCM)作为纹理特征的表示方法。 matlab. % 读取图像。 image = imread('your_image.jpg'); % 将图像转换为灰度图像。 gray_image = rgb2gray(image); % 定义纹理特征参数。 offsets = [0 1; -1 1; -1 0; -1 ...
新建的getGLCMFeatures函数输入为彩色图像转换后的灰度图像矩阵,输出为提取后的灰度共生矩阵特征。 3.2 合并特征 自己编写一个提取特征的函数命名为extractFeature,这个函数输入为整理过的训练集和测试集,输出为训练集的特征、标签和测试集的特征、标签。这个函数的功能是将HOG特征和前面提取的GLCM特征合并。 代码第2到13...