从灰度图像的深度来看,神秘的GLCM被用强大的"graatrix"功能召唤,编织了图案和关系的挂毯。 以优雅和精准的方式, 内层的IDM出现, 一个闪烁的宝石 在众多的纹理特征中, 通过迷人的“imglcmfeatures”功能。 在这里,在这个无限可能性的领域中,分析的艺术家可以雕刻GLCM的结构,塑造距离,角度,以及其他参数来反映图像的...
I = imread('circuit.tif'); GLCM2 = graycomatrix(I,... 'NumLevels',64,'Offset',offsetmat); tic; stats1 = GLCM_Features1(GLCM2,0); t1(i) = toc; clear stats1 t = cputime; stats1 = GLCM_Features1(GLCM2,0); ct1(i) = cputime-t; %clear stats1 tic; stats2 = GLCM_Features...
常用的图像纹理分析方法包括灰度共生矩阵(GLCM)、小波变换与局部二值模式(LBP)等。 1.灰度共生矩阵(GLCM) 灰度共生矩阵是一种描述图像纹理特征的统计工具。它通过计算图像中每一像素与其周围像素之间的灰度值差异,来描述图像的纹理特征。在Matlab中,可以使用`graycomatrix`函数来计算图像的灰度共生矩阵,并通过`...
[GLCM_Features4 比 GLCM_Features1 中的初始代码执行速度更快] GLCM 存储在 aixjxn 矩阵中,其中 n 是由于算法中通常使用的不同方向和位移而计算出的 GLCM 数量。 i和j的值等于GLCM计算函数graycomatrix()的'NumLevels'参数。 请注意,matlab 量化值属于集合 {1,..., NumLevels} 而不是来自某些参考文献中提...
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...
假设我们想要计算每个图像的灰度共生矩阵(GLCM)特征,我们可以使用以下代码: matlab bag = bagOfFeatures('CustomExtractor', graycomatrix); 这里,`graycomatrix`是一个自定义的函数,用于计算灰度共生矩阵特征。 一旦我们准备好了`imds`和`bag`对象,我们就可以调用`evaluatefeatures`函数来计算图像的纹理特征了: matlab ...
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征,用于图像分类、目标识别和图像检索等任务。在Matlab中,可以使用一系列的函数进行图像的特征提取,包括灰度共生矩阵(GLCM)、哈尔小波变换(Haar wavelet transform)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,简称HOG)等。
在Matlab中,可以使用`graycoprops`函数计算GLCM特征,使用`extractLBPFeatures`函数计算LBP特征。通过提取图像的纹理特征,我们可以识别不同纹理的图像。 3.形状特征 形状特征是用来描述图像物体形状的特征,常用的方法包括轮廓特征和区域特征等。在Matlab中,可以使用`bwboundaries`函数计算图像的边界轮廓,使用`regionprops`函数...
最后通过features(i,:) = [hog_feature glcm_feature]函数将两个特征整合到一起。 4.用SVM进行图像分类 在支持向量机中,采用不同的内积函数将导致使用不同的支持向量机算法,因此内积函数的选择对支持向量机的构建有重要作用,本文采用MATLAB自带的fitcecoc函数,默认情况下,fitcecoc函数使用线性SVM二进制学习器。 5....
在MATLAB中,可以使用灰度共生矩阵(GLCM)提取图像的纹理特征,并使用支持向量机(SVM)对图像进行分类和检索。 三、示例应用:基于MATLAB的图像匹配与检索系统 为了实际应用图像匹配与检索技术,我们可以搭建一个基于MATLAB的图像匹配与检索系统。该系统可以通过用户上传的查询图像,在已有的图像数据库中匹配与查询图像最相似的...