确定,就可以生成灰度共生矩阵。 矩阵的物理意义: 用 表示灰度共生矩阵,它是一个 的矩阵(L为灰度级,就是一幅图中包含的不同灰度或者颜色的个数), 是具有空间位置关系 且灰度分别为i和j的两个像素出现的次数或频率(归一化) 例如: 下图是某纹理像素的放大,和对应的像素灰度矩阵 此图像只有三种灰度,故灰度级为3...
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GGCM();~GGCM();private:intm_grayLevel;//将灰度共生矩阵划分为 grayLevel 个等级public://初始化灰度-梯度共生矩阵voidinitGGCM(VecGGCM& vecGGCM,intsize =16);//计算灰度-梯度共生矩阵voidcalGGCM(Mat &inputImg,VecGGCM &vecGGCM,VecGGCM &tempVec_Gray,VecGGCM &tempVec_Gradient);//计算特征...
灰度共生矩阵(GLCM)是图像纹理分析技术。 GLCM表示具有灰度强度,距离和角度的2个相邻像素之间的关系。 有8个角度可以在GLCM中使用,包括0°,45°,90°,135°,180°,225°,270°或315°角。 GLCM中的距离参数是通过参考像素和相邻像素之间的像素数来计算的。
在计算GLCM时,我们还需要设置一个灰度级别的参数,用于指定像素的灰度值范围。 在OpenCV-Python中,我们可以使用`cv2.glcm`函数来计算灰度共生矩阵。首先,我们需要导入OpenCV和NumPy库,并加载图像。然后,我们可以使用`cv2.cvtColor`函数将图像转换为灰度图像。接下来,使用`cv2.glcm`函数计算灰度共生矩阵。 python import ...
它通过统计图像中像素对的灰度级信息来描述纹理特性。在OpenCV的Python实现中,可以通过如下步骤来实现: 1. 首先,你需要将彩色图像转化为灰度图像,可以使用`cv2.cvtColor()`函数。 2. 然后,你需要定义一个距离和角度参数。这些参数将用于在图像中移动像素对。 3. 接下来,你需要定义一个函数来计算灰度共生矩阵。
自动聚焦源程序(基于openCV) 使用VC2010编写,实现了导入多幅图像,显示最清晰的图像 上传者:qq_42959293时间:2019-03-22 灰度共生矩阵 VC++ 计算影像的灰度共生矩阵,用VC++实现,亲测可运行 上传者:yyshawn时间:2012-10-24 车牌识别 存c++ 车牌识别 ,纯c++写的,可以试验效果,直接就可以实现,有列子哦 ...
C++ 灰度共生矩阵代码 配置好opencv就可以直接用 ,在程序中每部分都有注释,方便理解。 上传者:sinat_31314619时间:2017-12-08 灰度共生矩阵VC+OpenCV代码实现,含matlab版 基于OpenCV和VS2008的图像灰度共生矩阵特征提取程序。并附带matlab版的。 上传者:lixiuzhi时间:2011-08-18 ...
灰度共生矩阵实现图像纹理特征提取_opencv 共生矩阵 纹理分割,opencv 灰度共生矩阵 svm-专业指导代码类资源Ro**ep 上传3.46 KB 文件格式 m 灰度共生矩阵 利用灰度共生矩阵实现图像纹理特征的提取,从而实现对图像纹理特征的研究点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:9 积分 电信网络下载 yfainaer 2015-11-24 21:24:38 ...