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...
matlab开发-GLCMFeaturesglcm。矢量化GLCM纹理特征计算 (0)踩踩(0) 所需:1积分 CHOCCY 2025-02-15 03:37:26 积分:1 HeuristicsAlgorithm 2025-02-15 03:36:25 积分:1 DFL 2025-02-15 03:28:45 积分:1 DFL 2025-02-15 03:28:02 积分:1
[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...
% GLCM_Features1.m [non vectorized with ismember] and % GLCM_Features2.m [ vectorized with ismember] clear all offsetmat = []; noffs = 10; for i = 1:noffs offsetmat = [offsetmat; i*[1 0]]; I = imread('circuit.tif'); GLCM2 = graycomatrix(I,... ...
Usage is similar to graycoprops() but needs extra parameter 'pairs' apart from the GLCM as input I = imread('circuit.tif'); GLCM2 = graycomatrix(I,'Offset',[2 0;0 2]); stats = GLCM_features4(GLCM2,0) The output is a structure containing all the parameters fo...
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。
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...
stats = graycoprops(glcm); % 计算灰度共生矩阵统计特征 “` 其中`graycomatrix`函数用于计算灰度共生矩阵,第一个参数为输入灰度图像,第二个参数为灰度邻域偏移量,这里为[0 1];第三个参数为灰度级数,这里为8。而`graycoprops`函数用于计算灰度共生矩阵的统计特征,返回的结果为能量、对比度、相关度和熵等特征。
这个代码示例将使用灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM)来提取纹理特征,并基于这些特征进行图像分割。以下是详细的步骤和代码: 1. 导入必要的MATLAB工具箱 确保你已经安装了Image Processing Toolbox,因为我们将使用其中的一些函数。 2. 读取图像并进行预处理 首先,我们需要读取图像并将其转换为灰度...