tamura纹理特征提取python

Tamura纹理特征提取是一种计算机视觉技术，用于描述图像的纹理特征。它可以用于图像分类、图像检索和图像分割等应用中。下面是使用Python实现Tamura纹理特征提取的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def tamura_features(image):
    # Convert image to grayscale
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Compute Tamura features
    f1 = tamura_coarseness(gray)
    f2 = tamura_contrast(gray)
    f3 = tamura_directionality(gray)

    # Return feature vector
    return np.array([f1, f2, f3])

def tamura_coarseness(image):
    # Calculate the coarseness of the image
    rows, cols = image.shape
    coarseness = 0
    for k in range(1, 4):
        N = 2 ** (k + 1)
        M = rows // N
        L = cols // N
        for i in range(0, M):
            for j in range(0, L):
                x1, y1 = i * N, j * N
                x2, y2 = x1 + N, y1 + N
                block = image[x1:x2, y1:y2]
                var = np.var(block)
                coarseness += var

    coarseness /= 3 * M * L
    return coarseness

def tamura_contrast(image):
    # Calculate the contrast of the image
    contrast = np.sum(np.abs(image.astype(np.float32) - np.mean(image))) / (image.shape[0] * image.shape[1])
    return contrast

def tamura_directionality(image):
    # Calculate the directionality of the image
    rows, cols = image.shape
    theta = np.pi / 4
    dx = np.array([[1, 0], [1, 0], [1, 0], [0, 1], [0, 1], [-1, 0], [-1, 0], [-1, 0], [0, -1], [0, -1], [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1], [0, 0]], dtype=np.int32)
    dy = np.array([[1, 0], [0, 1], [-1, 0], [1, 1], [0, 0], [-1, -1], [0, -1], [1, -1], [-1, 1], [0, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], [1, 0], [0, 0]], dtype=np.int32)
    max_sum = 0
    for k in range(0, 15):
        sum = 0
        for i in range(0, rows):
            for j in range(0, cols):
                if i + dx[k][0] >= 0 and i + dx[k][0] < rows and j + dx[k][1] >= 0 and j + dx[k][1] < cols and i + dy[k][0] >= 0 and i + dy[k][0] < rows and j + dy[k][1] >= 0 and j + dy[k][1] < cols:
                    sum += (image[i + dx[k][0], j + dx[k][1]] - image[i + dy[k][0], j + dy[k][1]]) ** 2
        if sum > max_sum:
            max_sum = sum

    directionality = max_sum / (rows * cols)
    return directionality

在这个示例中，`tamura_features`函数接受一个图像作为输入，并返回一个包含三个Tamura纹理特征的向量。这三个特征是：

- 粗糙度（coarseness）：计算图像中每个局部区域的方差，并取其平均值。
- 对比度（contrast）：计算图像中每个像素与图像均值之差的绝对值之和，并除以像素总数。
- 方向性（directionality）：用15个不同的方向计算图像的局部方差，并取其中的最大值。

可以使用以下代码将这些特征应用于一张图像：

image = cv2.imread('image.png')
features = tamura_features(image)
print(features)

这将输出一个包含三个特征值的向量，例如 `[0.123, 0.456, 0.789]`。