python 图像 灰度共生矩阵

灰度共生矩阵是一种用于图像纹理分析的方法，它可以用来描述图像中不同灰度级别之间的空间关系。在 Python 中，可以使用 skimage 库中的 greycomatrix 函数来计算灰度共生矩阵。该函数的参数包括图像数组、灰度级别数、灰度共生矩阵的距离和角度等。

相关问题

python 用灰度共生矩阵提取图像特征

灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种用于描述图像纹理特征的统计方法。它可以描述同一灰度级别下两个像素之间的关系，从而提取图像的纹理信息。

在 Python 中，可以使用 skimage 库中的 greycomatrix 函数来计算灰度共生矩阵。具体步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像。

from skimage import io, color
image = io.imread('image.png')
gray_image = color.rgb2gray(image)

2. 计算灰度共生矩阵。

from skimage.feature import greycomatrix
glcm = greycomatrix(gray_image, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256, symmetric=True, normed=True)

其中，distances 参数表示计算共生矩阵时考虑的像素间距离，angles 参数表示计算共生矩阵时考虑的像素间角度，levels 参数表示图像的灰度级别数，symmetric 参数表示共生矩阵是否对称，normed 参数表示是否对共生矩阵进行归一化。

3. 根据灰度共生矩阵计算纹理特征。

from skimage.feature import greycoprops
contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')

常用的纹理特征包括对比度（contrast）、均匀性（homogeneity）、能量（energy）、相关性（correlation）等。

完整代码示例：

from skimage import io, color
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

image = io.imread('image.png')
gray_image = color.rgb2gray(image)

glcm = greycomatrix(gray_image, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256, symmetric=True, normed=True)

contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')

print('Contrast:', contrast)
print('Homogeneity:', homogeneity)

注意：灰度共生矩阵只能提取图像的纹理特征，不能用于提取其他特征，如形状、颜色等。

python写灰度共生矩阵

灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种用于图像纹理分析的方法。下面是一个用 Python 实现的灰度共生矩阵的代码示例：

import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix

def glcm(image, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256):
    """
    计算灰度共生矩阵

    Parameters
    ----------
    image : ndarray
        图像数组，要求是灰度图像
    distances : list
        相邻像素的距离列表
    angles : list
        相邻像素的方向列表
    levels : int
        灰度级数

    Returns
    -------
    ndarray
        灰度共生矩阵
    """
    glcm = greycomatrix(image, distances=distances, angles=angles, levels=levels, symmetric=True, normed=True)
    return glcm

使用示例：

import skimage.io as io

# 读入灰度图像
image = io.imread('lena.png', as_gray=True)

# 计算灰度共生矩阵
glcm = glcm(image, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256)

# 打印灰度共生矩阵
print(glcm)

其中，`image` 是输入的灰度图像，`distances` 是相邻像素的距离列表，`angles` 是相邻像素的方向列表，`levels` 是灰度级数。函数返回的是灰度共生矩阵。