tamura纹理特征python计算

在Python中，可以使用scikit-image库来计算Tamura纹理特征。以下是一个示例代码，演示如何利用scikit-image库计算Tamura纹理特征：

from skimage.feature import tamura
from skimage import io, color

# 读取图像
img = io.imread('image.jpg')
# 转换成灰度图像
img_gray = color.rgb2gray(img)
# 计算Tamura纹理特征
feat = tamura(img_gray)

# 输出特征值
print('粗糙度：', feat[0])
print('方向性：', feat[1])
print('共同度：', feat[2])

在上述代码中，第一行导入了scikit-image库的Tamura纹理特征计算函数，第二行使用scikit-image库的io模块读取图像，第三行将图像转换成灰度图像。第四行调用Tamura纹理特征计算函数，对灰度图像进行特征提取。最后三行输出计算得到的Tamura纹理特征值。

需要注意的是，在使用scikit-image库计算Tamura纹理特征时，通常需要将图像转换成灰度图像，否则会导致计算错误。