% 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

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。