实现灰度共生矩阵归一化的代码

灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种用于描述图像纹理特征的统计方法。GLCM归一化是将GLCM矩阵中的值进行归一化处理，使得每个元素的值在0到1之间。下面是一个示例代码，用于实现灰度共生矩阵归一化：

import numpy as np

def normalize_glcm(glcm):
    # 获取GLCM矩阵的行数和列数
    rows, cols = glcm.shape
    
    # 计算GLCM矩阵的总和
    total_sum = np.sum(glcm)
    
    # 归一化GLCM矩阵
    normalized_glcm = glcm / total_sum
    
    return normalized_glcm

在这个示例代码中，`glcm`是输入的灰度共生矩阵。首先，通过`glcm.shape`获取矩阵的行数和列数。然后，使用`np.sum(glcm)`计算矩阵中所有元素的总和。最后，将矩阵中的每个元素除以总和，得到归一化后的GLCM矩阵。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改。