用Python生成一个韦伯局部纹理描述符WLD的算法
时间: 2024-01-24 15:18:06 浏览: 16
韦伯局部纹理描述符(WLD)是一种计算图像纹理特征的算法。下面给出一个Python实现的算法:
1. 导入必要的库:numpy、cv2
```python
import numpy as np
import cv2
```
2. 定义WLD函数
```python
def WLD(img, window_size=3, k=0.5, epsilon=1e-6):
# 将图像转换为灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算x和y方向的梯度
grad_x = cv2.Sobel(img_gray, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)
grad_y = cv2.Sobel(img_gray, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)
# 计算梯度幅值和方向
magnitude, angle = cv2.cartToPolar(grad_x, grad_y, angleInDegrees=True)
# 将角度转换到0-360度的范围内
angle = (angle + 360) % 360
# 初始化WLD特征图
wld_map = np.zeros(img_gray.shape, dtype=np.float32)
# 对每个像素进行计算
for i in range(window_size, img_gray.shape[0] - window_size):
for j in range(window_size, img_gray.shape[1] - window_size):
# 获取当前像素的梯度方向
curr_angle = angle[i, j]
# 计算相邻窗口中像素的梯度方向
sub_angle = angle[i - window_size:i + window_size, j - window_size:j + window_size]
sub_angle = (sub_angle - curr_angle + 180) % 360 - 180
# 计算WLD特征
wld = np.sum(np.exp(-((sub_angle ** 2) / (2 * k ** 2))) * (magnitude[i - window_size:i + window_size, j - window_size:j + window_size] - magnitude[i, j]))
# 将WLD特征保存到特征图中
wld_map[i, j] = wld / ((window_size * 2 + 1) ** 2 - 1 + epsilon)
# 将特征图归一化到0-255范围内
wld_map = cv2.normalize(wld_map, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
return wld_map.astype(np.uint8)
```
在这个函数中,我们首先将彩色图像转换为灰度图,然后计算图像的梯度幅值和方向。接着,对于每个像素,我们计算相邻窗口中像素的梯度方向,并使用高斯函数计算WLD特征。最后,我们将特征图归一化到0-255范围内。
3. 测试代码
```python
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 计算WLD特征
wld_map = WLD(img)
# 显示原始图像和WLD特征图
cv2.imshow('Image', img)
cv2.imshow('WLD Map', wld_map)
cv2.waitKey(0)
```
在这个代码中,我们读取一张测试图像,并使用WLD函数计算其特征图。最后,我们显示原始图像和WLD特征图。
注意:这个实现只是一个简单的示例,如果需要更高精度的结果,可以调整参数或者尝试其他算法。