skimage.feature.tamura
时间: 2023-09-28 20:06:43 浏览: 64
skimage.feature.tamura是scikit-image库中的一个函数,用于计算图像的Tamura纹理特征。它基于Tamura在1983年提出的纹理特征理论,该理论认为图像的纹理可以通过三种特征来描述:粗糙度、对比度和方向性。skimage.feature.tamura函数可以计算这三种特征的值,并将它们组合成一个包含9个元素的特征向量。这个特征向量可以用于图像分类、检索等任务。
相关问题
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:
```python
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。
python提取Tamura纹理特征
Tamura纹理特征是一种基于灰度共生矩阵的纹理特征,它可以用来描述图像的粗糙度、方向性和细节等特征。下面是Python提取Tamura纹理特征的步骤:
1.读取图像并将其转换为灰度图像。
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
```
2.计算灰度共生矩阵。
```python
import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix
d = 1 #距离
theta = [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4] #角度
levels = 256 #灰度级数
g = greycomatrix(gray, [d], theta, levels=levels, symmetric=True, normed=True)
```
3.计算Tamura纹理特征。
```python
contrast = np.sum(greycomatrix**2) #对比度
coarseness = np.mean(np.abs(g[0] - g[1])) + np.mean(np.abs(g[0] - g[2])) #粗糙度
directionality = - np.sum(g * np.log(g + np.finfo(float).eps)) #方向性
```
其中,对比度、粗糙度和方向性分别代表了Tamura纹理特征中的三个方面,可以用于图像分类、检索、识别等应用。
注意:在计算灰度共生矩阵时,需要根据具体情况选择合适的距离、角度和灰度级数参数。在计算粗糙度时,可以根据实际需求将共生矩阵分解为不同大小的块,然后计算块内的差异性。