灰度共生矩阵计算同质度python

灰度共生矩阵（GLCM）是一种用于描述图像纹理特征的统计工具，其中同质度是其中之一。计算同质度需要先计算GLCM矩阵，然后根据其定义进行计算。

以下是计算同质度的Python代码示例：

import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

# 读取图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算GLCM矩阵
glcm = greycomatrix(gray, distances=[1], angles=[0], levels=256, symmetric=True, normed=True)

# 计算同质度
homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')

# 输出同质度值
print(homogeneity)

其中，`greycomatrix()`函数用于计算GLCM矩阵，参数`distances`表示计算距离，`angles`表示计算角度，`levels`表示灰度级数，`symmetric`表示是否对称，`normed`表示是否归一化。`greycoprops()`函数用于计算GLCM的各种属性，参数`glcm`表示GLCM矩阵，`'homogeneity'`表示计算同质度。最终输出的同质度值为一个浮点数。

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) 是一种描述图像纹理特征的方法，常用于图像分类、识别和分割等任务。它是基于图像中像素灰度值之间的空间关系来计算特征的。

下面是使用 Python 中的 skimage 库提取灰度共生矩阵的示例代码：

from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图像并转为灰度图
img = Image.open('image.png').convert('L')
img_arr = np.array(img)

# 计算灰度共生矩阵
glcm = greycomatrix(img_arr, [1], [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4])

# 计算灰度共生矩阵的特征
contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
dissimilarity = greycoprops(glcm, 'dissimilarity')
homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')
energy = greycoprops(glcm, 'energy')
correlation = greycoprops(glcm, 'correlation')

# 输出特征值
print('Contrast:', contrast)
print('Dissimilarity:', dissimilarity)
print('Homogeneity:', homogeneity)
print('Energy:', energy)
print('Correlation:', correlation)

在上面的示例代码中，首先读取图像并转为灰度图，然后计算灰度共生矩阵。其中，`greycomatrix` 函数的第一个参数为输入图像的数组，第二个参数为灰度共生矩阵的距离（这里只计算距离为 1 的像素对），第三个参数为灰度共生矩阵的方向（这里计算 4 个方向）。接着，使用 `greycoprops` 函数计算灰度共生矩阵的特征，包括对比度（contrast）、不相似度（dissimilarity）、同质性（homogeneity）、能量（energy）和相关性（correlation）。最后输出特征值即可。

需要注意的是，灰度共生矩阵的计算依赖于图像的灰度级数，因此在使用 `greycomatrix` 函数时需要指定灰度级数，例如：

glcm = greycomatrix(img_arr, [1], [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256)

其中，`levels` 参数指定灰度级数为 256。

python灰度共生矩阵

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方法，常用于图像分类和分割等领域。GLCM 矩阵的每个元素表示一组像素对在给定方向上出现的频率。通常使用以下步骤来计算 GLCM 矩阵：

1. 将图像转换为灰度图像。

2. 选择感兴趣的方向（例如水平、垂直、45度和135度）。

3. 选择感兴趣的距离。

4. 对于每个像素，找到与它相邻的像素，并将它们的灰度值记录下来。

5. 根据所选的方向和距离计算像素对出现的频率，生成 GLCM 矩阵。

Python 中有多种库可以用来计算 GLCM 矩阵，其中最常用的是 scikit-image 库。以下是一个例子：

from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
import numpy as np

# 载入图像并转换为灰度图像
image = np.array([[0, 0, 1, 1],
                 [0, 0, 1, 1],
                 [0, 2, 2, 2],
                 [2, 2, 3, 3]], dtype=np.uint8)
                 
# 计算 GLCM 矩阵
glcm = greycomatrix(image, [1], [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=4, symmetric=True, normed=True)

# 计算 GLCM 矩阵的对称性
contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
dissimilarity = greycoprops(glcm, 'dissimilarity')
homogeneity = greycoprops(glcm, 'homogeneity')
energy = greycoprops(glcm, 'energy')
correlation = greycoprops(glcm, 'correlation')
ASM = greycoprops(glcm, 'ASM')

这里使用了一个 4x4 的示例图像来计算 GLCM 矩阵，并计算了不同特征（对称性、反差度、同质性、能量、相关性和 ASM）。可以根据具体需求选择不同的方向和距离来计算 GLCM 矩阵，以及选择不同的特征来描述图像纹理特征。