一个滑动窗口计算结束后,该窗口就可以移动一个像素点,形成另一个小窗口图像,重复进行上一步的计算,生成新窗口图像的共生矩阵和纹理特征值; 以此类推,滑动窗口遍历完所有的图像像素点后,整个图像就形成了一个由纹理特征值构成的一个纹理特征值矩阵。
灰度共生矩阵(Grey-Level Co-occurence Matrix,GLCM)被定义为从灰度为i的像素点出发,离开某个固定位置(相隔距离为d,方位为)的点上灰度值为的概率,即,所有估计的值可以表示成一个矩阵的形式,以此被称为灰度共生矩阵。 • 在图像中任意取一点(x, y)以及偏离它的另一点(x+a, y+b),形成一个点对,设该点...
values_temp = [] input = cv2.imread(s, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取图像,灰度模式 # 得到共生矩阵,参数:图像矩阵,距离,方向,别,是否对称,是否标准化 # [0, np.pi / 4, np.pi / 2, np.pi * 3 / 4] 一共计算了四个方向,你也可以选择一个方向 # 统计得到glcm glcm = greycomatrix(input,...
图像的灰度共生矩阵(Gray-level co-occurrence matrix from an image) 灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数,它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性,来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。 graycomatrix matlab(r2013b)里如下解释和使用 语法 glcm = graycomatrix(I) glcms.....
用Python实现灰度共生矩阵的计算 灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)是图像处理中的一种常用工具,用于提取图像特征。到目前为止,我们将通过一个详细的流程,以及每一步的代码示例来实现这一目标。 流程概述 我们将按照以下步骤计算灰度共生矩阵: ...
python代码计算灰度共生矩阵并计算各种特征 灰度共生矩阵的计算,今天学习数字图像处理课,学到灰度共生矩阵,兴起,遂敲码解之。方法摘自百度百科:灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果,而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的
python计算灰度共生矩阵的特征参量 灰度共生矩阵计算实例,目录重要概念GLCM属性1.该矩阵是方形的,即N*N大小,一般为8*8,16*16,32*322.它的行数和列数与图像的量化级别相同。3.该矩阵沿对角线对称。4.offset位移,距离,定义为[row_offset,col_offset]如何产生对称的共生矩
// 计算灰度共生矩阵 void calGLCM(IplImage* inputImg, VecGLCM& vecGLCM, int angle); // 计算特征值 void getGLCMFeatures(VecGLCM& vecGLCM, GLCMFeatures& features); public: // 初始化灰度共生矩阵 void initGLCM(VecGLCM& vecGLCM, int size = 16); ...
灰度共生矩阵特征 由于灰度共生矩阵的数据量较大,一般不直接作为区分纹理的特征,而是基于它构建的一些统计量作为纹理分类特征。Haralick曾提出了14种基于灰度共生矩阵计算出来的统计量:即:能量、熵、对比度、均匀性、相关性、方差、和平均、和方差、和熵、差方差、差平均、差熵、相关信息测度以及最大相关系数。