4. 计算纹理特征 利用计算出的灰度共生矩阵,我们可以提取多种纹理特征。从GLCM中常用的特征包括对比度、相关性、能量及均匀性等。 AI检测代码解析 # 计算纹理特征contrast=greycoprops(glcm,prop='contrast')# 对比度dissimilarity=greycoprops(glcm,prop='dissimilarity')# 异质性homogeneity=greycoprops(glcm,prop='...
python实现图像的GLCM特征提取 作者:william 特征提取和匹配是许多计算机视觉应用中的一个重要任务,广泛运用在运动结构、图像检索、目标检测等领域。每个计算机视觉初学者最先了解的特征检测器几乎都是1988年发布的HARRIS。在之后的几十年时间内各种各样的特征检测器/描述符如雨后春笋般出现,特征检测的精度与速度都得到了...
GLCM的计算过程涉及以下几个步骤:首先,选择一个像素对的相对位置(通常以一个方向和一个距离来表示,如水平、垂直、对角线等);然后,遍历图像,统计每对像素在该位置下的灰度值组合出现的次数;最后,将这些频率值填入一个矩阵中,即为GLCM。通过对GLCM的分析,可以提取出图像的对比度、相关性、能量、熵等统计特征。 GLC...
glcm = greycomatrix(input, [2, 8, 16], [0, np.pi / 4, np.pi / 2, np.pi * 3 / 4], 256, symmetric=True, normed=True) # , np.pi / 4, np.pi / 2, np.pi * 3 / 4 print(glcm.shape) # 循环计算表征纹理的参数 for prop in {'contrast', 'dissimilarity','homogeneity', ...
Python实现提取图像的纹理、颜色特征,包含快速灰度共现矩阵(GLCM)、LBP特征、颜色矩、颜色直方图。 原始图片 纹理特征 GLCM numpy的快速灰度共现矩阵(GLCM)。该脚本在没有每个像素For循环的情况下计算GLCM,并且在scikit-image上比GLCM更快地工作。 import fast_glcm from skimage import data if __name__ == '_...
纹理特征描述了图像的表面特征,包括图像中重复的图案和结构。通过计算灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等方法,可以提取Logo的纹理特征。这些特征有助于区分不同类型的Logo。 三、Logo分类 在提取特征之后,下一步是对Logo进行分类。通过使用机器学习和深度学习技术,我们可以将Logo分类为不同的类别。
常见的纹理提取方法包括灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)、Gabor滤波器等。 2. 选择适合的Python图像处理库 在Python中,常用的图像处理库包括OpenCV、PIL(Pillow)、scikit-image等。这些库提供了丰富的图像处理功能,包括图像读取、转换、滤波和特征提取等。 3. 加载需要提取纹理的图像 使用OpenCV库加载图像非常...
这里直接调用skimage方法,当然还有其他(不排除其他方法更好的可能),就我知道的ENVI就可以计算glcm相关的,Python调用google earth engine包也不是不可以。等等方法很多 计算灰度共生矩阵; # 计算距离为1,2和角度为0度,90度的GLCM的ASMdefasm(img,distances,angles):# 计算GLCMg=skimage.feature.greycomatrix(src_matri...
在Python中,我们可以使用灰度共生矩阵(GLCM)来提取和描述图像的纹理特征。GLCM是一种二维矩阵,它通过统计图像中邻接像素对的出现频率来捕捉图像的纹理信息。通过计算GLCM中的统计特征,如对比度、能量、熵和相关性等,我们可以量化图像中的纹理特征,并利用这些特征进行后续的分析和处理。 本文将介绍GLCM的定义和原理,然后...
python GLCM特征提取案例 python lbp特征提取 一. LBP特征 LBP(Local Binary Pattern),局部二值模式,主要用于提取纹理特征,根据文献[1]我们可以了解到LBP及其变体。一般的使用方法是,先将图像转换为灰度图,接着计算LBP特征图,最后计算其直方图作为特征向量。