skimage 灰度共生矩阵

灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理特征的工具。在skimage库中，可以使用graycomatrix函数来计算灰度共生矩阵。该函数的输入参数包括图像、距离和角度等信息。例如，可以使用以下代码计算一个4x4的灰度共生矩阵：

import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix

image = np.array(\[\[0, 0, 1, 1\], \[0, 0, 1, 1\], \[0, 2, 2, 2\], \[2, 2, 3, 3\]\])
result = greycomatrix(image, \[1\], \[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4\], levels=4)

其中，image是输入的图像，levels参数指定了图像的灰度级数，距离参数指定了计算灰度共生矩阵时考虑的像素距离，角度参数指定了计算灰度共生矩阵时考虑的方向。通过调整这些参数，可以得到不同的灰度共生矩阵。

例如，可以通过以下代码获取距离为1、角度为0度的灰度共生矩阵：

result\[:,:,0,0\]

这将返回一个4x4的矩阵，表示距离为1、角度为0度的灰度共生矩阵。类似地，可以通过调整参数获取其他方向和距离的灰度共生矩阵。\[2\]

灰度共生矩阵的特征值可以用来描述图像的纹理特征。例如，自相关性可以反映图像中纹理的一致性。如果图像中存在水平方向的纹理，则水平方向矩阵的相关值（COR）将大于其他方向的相关值。相关值度量了灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，因此，相关值的大小反映了图像中局部灰度的相关性。当矩阵元素值均匀相等时，相关值较大；相反，如果矩阵元素值相差很大，则相关值较小。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [建立在灰度共生矩阵理论知识的基础之上，利用skimage提取数字图像的纹理特征](https://blog.csdn.net/kuwola/article/details/123568627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [灰度共生矩阵（skimage库中的graycomatrix，greycoprops）](https://blog.csdn.net/weixin_45930877/article/details/121165248)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python 调用skimage计算灰度共生矩阵并提取GLCM的纹理属性](https://blog.csdn.net/weixin_43355359/article/details/109311602)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]