灰度共生矩阵灰度级,与灰度共生矩阵的阶数相同,即当灰度图像灰度级为N时,灰度共生矩阵为N × N的矩阵。一般一幅图的灰度级有256级,0-255,但由于计算量大,一般选取4、8、16作为灰度级; 滑动窗口尺寸,即每次计算特征值所选用的窗口矩阵大小,一般选取5x5或7x7; 方向选择:计算灰度共生矩阵的方向一般为0°,45°,...
: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,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.....
python计算灰度共生矩阵并计算聚集度 灰度共生矩阵的计算,灰度共生矩阵(Grey-LevelCo-occurenceMatrix,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
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
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// 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); ...