一张图片的灰度共生矩阵的相关性统计量如何用python中skimage包实现

在skimage包中，可以使用`skimage.feature.greycomatrix()`函数创建一张图像的灰度共生矩阵，然后使用`skimage.feature.greycoprops()`函数计算相关性统计量。

具体步骤如下：

1. 导入需要的库和模块：

from skimage import data
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取一张图像并将其转换为灰度图像：

image = data.camera()
image_gray = data.color.rgb2gray(image)

3. 创建灰度共生矩阵：

distances = [1]  # 距离为1个像素
angles = [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4]  # 四个方向
graycomat = greycomatrix(image_gray, distances=distances, angles=angles, levels=256, symmetric=True, normed=True)

4. 计算相关性统计量：

contrast = greycoprops(graycomat, 'contrast')
dissimilarity = greycoprops(graycomat, 'dissimilarity')
homogeneity = greycoprops(graycomat, 'homogeneity')
energy = greycoprops(graycomat, 'energy')
correlation = greycoprops(graycomat, 'correlation')

其中，`'contrast'`表示对比度，`'dissimilarity'`表示不相似度，`'homogeneity'`表示一致性，`'energy'`表示能量，`'correlation'`表示相关性。

以上就是利用skimage包计算一张图像的灰度共生矩阵相关性统计量的方法。