计算已划分好的彩色图像块的颜色特征和纹理特征并合并为一个特征向量的代码
时间: 2023-11-11 19:06:44 浏览: 30
计算已划分好的彩色图像块的颜色特征和纹理特征并合并为一个特征向量的代码可以使用上面的代码作为基础,然后将颜色直方图和灰度共生矩阵合并为一个特征向量。以下是一个简单的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取彩色图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 定义图像块的大小和数量
block_size = 16
n_blocks = (img.shape[0] // block_size, img.shape[1] // block_size)
# 初始化颜色直方图和灰度共生矩阵
color_hist = np.zeros((n_blocks[0], n_blocks[1], 3, 256))
glcm = np.zeros((n_blocks[0], n_blocks[1], 4, 256, 256))
# 计算每个图像块的颜色直方图和灰度共生矩阵
for i in range(n_blocks[0]):
for j in range(n_blocks[1]):
block = img[i * block_size : (i+1) * block_size, j * block_size : (j+1) * block_size]
# 计算颜色直方图
for k in range(3):
color_hist[i, j, k, :] = cv2.calcHist([block], [k], None, [256], [0, 256])
# 计算灰度共生矩阵
gray = cv2.cvtColor(block, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
glcm[i, j, 0, :, :] = cv2.calcHist([gray[:-1, :]], [0, 1], None, [256, 256], [0, 256, 0, 256])
glcm[i, j, 1, :, :] = cv2.calcHist([gray[1:, :]], [0, 1], None, [256, 256], [0, 256, 0, 256])
glcm[i, j, 2, :, :] = cv2.calcHist([gray[:, :-1]], [0, 1], None, [256, 256], [0, 256, 0, 256])
glcm[i, j, 3, :, :] = cv2.calcHist([gray[:, 1:]], [0, 1], None, [256, 256], [0, 256, 0, 256])
# 将颜色直方图和灰度共生矩阵合并为一个特征向量
feature_vector = np.concatenate((color_hist.reshape(-1), glcm.reshape(-1)))
print(feature_vector.shape)
```
在上述代码中,我们首先读取彩色图像,然后定义了图像块的大小和数量。接下来初始化颜色直方图和灰度共生矩阵,并使用一个双重循环计算每个图像块的颜色直方图和灰度共生矩阵。最后,我们将颜色直方图和灰度共生矩阵合并为一个特征向量,使用 `np.concatenate()` 函数将其连接在一起。
在此示例代码中,我们将颜色直方图和灰度共生矩阵合并为一个特征向量。您可以根据需要修改代码,以将其他颜色和纹理特征合并为一个特征向量。