Python求灰度共生矩阵的对比度、相关性、能量、均匀性、熵最大概率、对角线和、对角线差(Sum of Squares: Difference) 自相关、聚类度、聚类倾斜度、反转度、和方差、惯性的代码

时间: 2023-09-26 08:08:00 浏览: 85
以下是Python求解灰度共生矩阵的各个特征值的代码: ```python import numpy as np from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops # 生成灰度共生矩阵 def generate_glcm(image, distance, angle): # 将图像转换为灰度图像 img_gray = np.round(255 * (image / np.max(image))) img_gray = img_gray.astype('uint8') # 生成灰度共生矩阵 glcm = greycomatrix(img_gray, [distance], [angle], levels=256, symmetric=True, normed=True) return glcm # 计算灰度共生矩阵的对比度 def calc_contrast(glcm): contrast = greycoprops(glcm, prop='contrast')[0, 0] return contrast # 计算灰度共生矩阵的相关性 def calc_correlation(glcm): correlation = greycoprops(glcm, prop='correlation')[0, 0] return correlation # 计算灰度共生矩阵的能量 def calc_energy(glcm): energy = greycoprops(glcm, prop='energy')[0, 0] return energy # 计算灰度共生矩阵的均匀性 def calc_homogeneity(glcm): homogeneity = greycoprops(glcm, prop='homogeneity')[0, 0] return homogeneity # 计算灰度共生矩阵的熵 def calc_entropy(glcm): entropy = -np.sum(glcm * np.log2(glcm + (glcm == 0))) return entropy # 计算灰度共生矩阵的最大概率 def calc_max_probability(glcm): max_probability = np.max(glcm) return max_probability # 计算灰度共生矩阵的对角线和 def calc_sum_of_squares(glcm): sum_of_squares = np.sum(glcm ** 2) return sum_of_squares # 计算灰度共生矩阵的对角线差 def calc_difference(glcm): difference = np.sum(np.abs(np.arange(glcm.shape[0]) - np.arange(glcm.shape[1])) ** 2 * glcm) return difference # 计算灰度共生矩阵的自相关 def calc_autocorrelation(glcm): x, y = np.meshgrid(np.arange(glcm.shape[0]), np.arange(glcm.shape[1])) mean_x = np.sum(x * glcm) mean_y = np.sum(y * glcm) std_x = np.sqrt(np.sum((x - mean_x) ** 2 * glcm)) std_y = np.sqrt(np.sum((y - mean_y) ** 2 * glcm)) autocorrelation = np.sum((x - mean_x) * (y - mean_y) * glcm) / (std_x * std_y) return autocorrelation # 计算灰度共生矩阵的聚类度 def calc_cluster_prominence(glcm): x, y = np.meshgrid(np.arange(glcm.shape[0]), np.arange(glcm.shape[1])) mean_x = np.sum(x * glcm) mean_y = np.sum(y * glcm) std_x = np.sqrt(np.sum((x - mean_x) ** 2 * glcm)) std_y = np.sqrt(np.sum((y - mean_y) ** 2 * glcm)) cluster_prominence = np.sum((x + y - mean_x - mean_y) ** 4 * glcm) / (std_x ** 4 * std_y ** 4) return cluster_prominence # 计算灰度共生矩阵的聚类倾斜度 def calc_cluster_shade(glcm): x, y = np.meshgrid(np.arange(glcm.shape[0]), np.arange(glcm.shape[1])) mean_x = np.sum(x * glcm) mean_y = np.sum(y * glcm) std_x = np.sqrt(np.sum((x - mean_x) ** 2 * glcm)) std_y = np.sqrt(np.sum((y - mean_y) ** 2 * glcm)) cluster_shade = np.sum((x + y - mean_x - mean_y) ** 3 * glcm) / (std_x ** 3 * std_y ** 3) return cluster_shade # 计算灰度共生矩阵的反转度 def calc_inverse_difference(glcm): inverse_difference = np.sum(glcm / (1 + np.abs(np.arange(glcm.shape[0]) - np.arange(glcm.shape[1])))) return inverse_difference # 计算灰度共生矩阵的和方差 def calc_sum_average(glcm): sum_average = np.sum(np.arange(2, 2 * glcm.shape[0] + 1) * np.sum(glcm, axis=0)) return sum_average # 计算灰度共生矩阵的惯性 def calc_inertia(glcm): x, y = np.meshgrid(np.arange(glcm.shape[0]), np.arange(glcm.shape[1])) inertia = np.sum((x - y) ** 2 * glcm) return inertia ``` 注意:以上代码中用到了`skimage`库的`greycomatrix`和`greycoprops`函数,需要提前安装。可以通过以下命令进行安装: ```python pip install scikit-image ```

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