灰度共生矩阵python纹理

灰度共生矩阵是一种用于纹理分析的图像处理技术。它通过统计图像中每个像素与指定距离内像素之间的灰度分布规律来描述纹理特征。在Python中，你可以使用scikit-image库来计算灰度共生矩阵和提取纹理特征。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

   import numpy as np
   from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

2. 将图像转换为灰度图像：

   gray_image = rgb2gray(image)

3. 计算灰度共生矩阵：

   distances = [1]  # 指定距离
   angles = [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4]  # 指定角度
   glcm = greycomatrix(gray_image, distances, angles, levels=256, symmetric=True, normed=True)

4. 提取纹理特征：

   contrast = greycoprops(glcm, prop='contrast')[0, 0]
   dissimilarity = greycoprops(glcm, prop='dissimilarity')[0, 0]
   homogeneity = greycoprops(glcm, prop='homogeneity')[0, 0]
   energy = greycoprops(glcm, prop='energy')[0, 0]
   correlation = greycoprops(glcm, prop='correlation')[0, 0]

以上就是使用Python计算灰度共生矩阵和提取纹理特征的步骤。你可以根据自己的需求选择不同的距离、角度和纹理特征来进行分析和处理。