% 读取灰度图像文件texture1.bmp I = rgb2gray(imread('texture1.bmp')); % 生成灰度共生矩阵 GLCM = graycomatrix(I,'Offset',[0 1],'Symmetric',true); % 计算纹理特征参数 stats = graycoprops(GLCM,{'Energy','Contrast','Correlation','Homogeneity'}); % 计算纹理图像的熵 entropyImage = entropy(GLCM); % 输出纹理特征参数和熵 fprintf('texture1.bmp图像的统计特征参数:\n'); disp(stats); fprintf('\tentropy:'); disp(entropyImage); % 读取彩色图像文件texture2.png并转换为灰度图像 I = rgb2gray(imread('texture2.png')); % 生成灰度共生矩阵 GLCM = graycomatrix(I,'Offset',[0 1],'Symmetric',true); % 计算纹理特征参数 stats = graycoprops(GLCM,{'all'}); % 计算纹理图像的熵 entropyImage = entropy(GLCM); % 输出纹理特征参数和熵 fprintf('texture2.png图像的统计特征参数:\n'); disp(stats); fprintf('\tentropy:'); disp(entropyImage); 根据以上代码画一个流程图

时间: 2024-01-02 14:02:58 浏览: 26
抱歉,我作为一个语言模型无法直接绘制流程图。但我可以为您提供文字描述: 1. 读取灰度图像文件texture1.bmp,将其转换为灰度图像并存储在变量I中。 2. 生成灰度共生矩阵,使用graycomatrix函数,设置偏移量为[0 1],对称性为true,将结果存储在变量GLCM中。 3. 计算纹理特征参数,使用graycoprops函数,设置计算的参数为'Energy','Contrast','Correlation','Homogeneity',将结果存储在变量stats中。 4. 计算纹理图像的熵,使用entropy函数,将结果存储在变量entropyImage中。 5. 输出纹理特征参数和熵,使用fprintf和disp函数。 6. 读取彩色图像文件texture2.png,将其转换为灰度图像并存储在变量I中。 7. 生成灰度共生矩阵,使用graycomatrix函数,设置偏移量为[0 1],对称性为true,将结果存储在变量GLCM中。 8. 计算纹理特征参数,使用graycoprops函数,设置计算的参数为'all',将结果存储在变量stats中。 9. 计算纹理图像的熵,使用entropy函数,将结果存储在变量entropyImage中。 10. 输出纹理特征参数和熵,使用fprintf和disp函数。
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