纹理特征提取代码—statxture
时间: 2025-01-03 12:44:06 浏览: 5
纹理特征提取是一种计算机视觉技术,它从图像中提取出描述局部区域结构和细节的信息,以便于识别、分类和描述物体。Statistical Texture(统计纹理)是一种常见的纹理描述方法,它通过分析像素值的统计分布来提取特征。
在Python中,你可以使用OpenCV库来实现Statistical Textures的计算。以下是一个简单的例子,展示了如何使用OpenCV对灰度图像进行纹理统计特征提取:
```python
import cv2
import numpy as np
def extract_statistical_texture(image_path):
# 读取图像
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 初始化用于纹理特征的数组
texture_features = np.zeros((1, 6))
# 对每个窗口大小(例如3x3或5x5),计算统计特性
for window_size in [(3, 3), (5, 5)]:
rows, cols = window_size
for y in range(0, img.shape[0] - rows + 1, rows):
for x in range(0, img.shape[1] - cols + 1, cols):
window = img[y:y+rows, x:x+cols]
mean, std_dev, entropy, energy, correlation, homogeneity = cv2.calculateHist([window], [0], None, [256], [0, 255])
# 将统计特性添加到总特征向量
texture_features = np.append(texture_features, [mean.mean(), std_dev.mean(), entropy.mean(), energy.mean(), correlation.mean(), homogeneity.mean()])
# 减去一维以匹配OpenCV期望的形状
texture_features = texture_features[:-1]
return texture_features
# 使用函数并保存结果
image_path = "your_image.jpg"
features = extract_statistical_texture(image_path)
```
在这个例子中,我们计算了均值、标准差、熵、能量、相关性和均匀性这六个基本的统计属性。
阅读全文