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...
:return: GLCM矩阵 """# 确定图像的大小h,w=image.shape# 创建灰度共生矩阵max_gray=256glcm=np.zeros((max_gray,max_gray),dtype=np.int32)foryinrange(h):forxinrange(w):gray_value=image[y,x]# 计算相对位置ifangle==0andx<w-distance:neighbor_value=image[y,x+distance]elifangle==45andx<w...
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,灰度级别,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(i...
技术标签:python 图像处理库scikits-image已经支持计算灰度共生矩阵和提取GLCM的纹理属性contrast、dissimilarity、homogeneity、ASM、energy、correlation 首先了解一下灰度共生矩阵是什么,下面介绍摘自百度百科。https://baike.baidu.com/item/%E7%81%B0%E5%BA%A6%E5%85%B1%E7%94%9F%E7%9F%A... ...
用P表示灰度共生矩阵的归一化频率矩阵,其中i, j表示按照某方向同时出现于两个像素的某两个级别的灰度值,所以P(i, j)表示满足这种情况的两个像素出现的概率。 以上述情景B中的矩阵为例: 原矩阵为: 归一化后,矩阵形式变为: 4. 计算单窗口灰度共生矩阵特征值我们一般采用四个最常用的特征来提取图像的纹理特征:...
4.反差分矩阵(Inverse Differential Moment, IDM) 反差分矩阵又称逆方差,反映了纹理的清晰程度和规则程度,纹理清晰、规律性较强、易于描述的,值较大。 Python代码如下 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import cv2 import math #定义最大灰度级数 ...
欢迎来到Python计算灰度共生矩阵的教学!我是一名经验丰富的开发者,将会带领你完成这项任务。灰度共生矩阵是图像处理中常用的一种特征提取方法,通过计算像素灰度级别之间的关系来描述图像的纹理信息。在本教程中,我将向你展示如何使用Python实现计算灰度共生矩阵的过程。
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); ...