格拉姆角差场python实现

格拉姆角差场（Gramian Angular Field，简称GAF）是一种图像特征提取技术，常用于纹理分析或视觉注意力模型中。在Python中，我们可以使用诸如Scikit-image这样的计算机视觉库来实现GAF。

首先，你需要安装scikit-image库，如果还没有安装，可以使用pip安装：

pip install scikit-image

然后，下面是使用Python实现GAF的基本步骤：

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

def gram_angle_field(image):
    # 将灰度图转换为数组
    img_array = np.array(image)
    
    # 计算二阶格拉姆矩阵
    glcm = graycomatrix(img_array, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], symmetric=True)

    # 提取角差分量
    diff_angles = [np.arctan2(glcml[1, :], glcml[0, :]) for glcml in glcm]
    gaf = np.abs(np.diff(diff_angles, axis=0))

    return gaf

# 示例：应用GAF到一张图片
image = ...  # 假设image是从某个来源加载的灰度图像
gaf_result = gram_angle_field(image)

在这个例子中，我们计算了图像的格拉姆矩阵，并从角度差值中提取了特征。GAF通常是二维数组，每个元素表示特定方向上纹理的变化程度。