用python写一段批量读取谋文件夹下所有图片的图像纹理特征的代码，方法用灰度共生矩阵，不用greycomatrix, greycoprops，提取的特征包括对比度（contrast）、均匀性（homogeneity）、能量（energy）、相关性（correlation），并将结果保存到csv文件中

好的，以下是Python代码实现：

import cv2
import os
import numpy as np
import pandas as pd

# 定义保存特征的列表
contrast_list = []
homogeneity_list = []
energy_list = []
correlation_list = []

# 定义灰度共生矩阵函数
def glcm_feature(img_gray):
    glcm = np.zeros((256, 256), dtype=np.uint8)
    for i in range(img_gray.shape[0]-1):
        for j in range(img_gray.shape[1]-1):
            glcm[img_gray[i][j]][img_gray[i+1][j]] += 1
    glcm = glcm + glcm.T
    glcm = glcm.astype(np.float)
    glcm = glcm / np.sum(glcm)
    contrast = np.sum(np.square(glcm)) - np.square(np.sum(glcm))
    homogeneity = np.sum(glcm / (1+np.abs(np.subtract.outer(range(256), range(256)))))
    energy = np.sqrt(np.sum(np.square(glcm)))
    correlation = np.sum(np.multiply(np.outer(range(256), range(256)), glcm)) - np.multiply(np.mean(range(256)), np.mean(range(256)))
    correlation = correlation / (np.sqrt(np.var(range(256))) * np.sqrt(np.var(range(256))))
    return contrast, homogeneity, energy, correlation

# 定义遍历文件夹的函数
def traverse_folder(folder_path):
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png'):
                img_path = os.path.join(root, file)
                img_gray = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                contrast, homogeneity, energy, correlation = glcm_feature(img_gray)
                contrast_list.append(contrast)
                homogeneity_list.append(homogeneity)
                energy_list.append(energy)
                correlation_list.append(correlation)

# 调用遍历文件夹函数
folder_path = 'your_folder_path'
traverse_folder(folder_path)

# 将特征保存到csv文件中
df = pd.DataFrame({'Contrast': contrast_list, 'Homogeneity': homogeneity_list, 'Energy': energy_list, 'Correlation': correlation_list})
df.to_csv('glcm_features.csv', index=False)

其中，`glcm_feature()`函数用于计算灰度共生矩阵特征，`traverse_folder()`函数用于遍历文件夹并计算每张图片的特征，最后将特征保存到csv文件中。你只需要将`your_folder_path`替换成你自己的图片文件夹路径即可。