skimage灰度共生矩阵

skimage中的灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种用于描述图像纹理特征的方法。它可以计算出图像中不同灰度值像素对之间的出现频率，并将其表示为一个矩阵。GLCM通常用于图像分类、纹理分析、图像识别等领域。

skimage中的灰度共生矩阵函数为`skimage.feature.greycomatrix`，它的参数包括：

- `image`：输入图像；
- `distances`：灰度共生矩阵中像素对的距离，可以是一个整数或一个数组；
- `angles`：灰度共生矩阵中像素对的方向，可以是一个整数或一个数组；
- `levels`：灰度级别数，即灰度值的个数；
- `symmetric`：矩阵是否对称。

函数的返回值是一个灰度共生矩阵。

例如，假设我们有一张灰度图像`img`，我们想计算距离为1、方向为0度和90度的灰度共生矩阵，灰度级别数为256。使用skimage的灰度共生矩阵函数可以这样实现：

from skimage.feature import greycomatrix

distances = [1]
angles = [0, np.pi/2]
levels = 256
symmetric = True

glcm = greycomatrix(img, distances=distances, angles=angles, levels=levels, symmetric=symmetric)

这样就可以得到一个灰度共生矩阵`glcm`，可以用于后续的纹理特征分析。

相关问题

skimage 灰度共生矩阵

灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理特征的工具。在skimage库中，可以使用graycomatrix函数来计算灰度共生矩阵。该函数的输入参数包括图像、距离和角度等信息。例如，可以使用以下代码计算一个4x4的灰度共生矩阵：

import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix

image = np.array(\[\[0, 0, 1, 1\], \[0, 0, 1, 1\], \[0, 2, 2, 2\], \[2, 2, 3, 3\]\])
result = greycomatrix(image, \[1\], \[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4\], levels=4)

其中，image是输入的图像，levels参数指定了图像的灰度级数，距离参数指定了计算灰度共生矩阵时考虑的像素距离，角度参数指定了计算灰度共生矩阵时考虑的方向。通过调整这些参数，可以得到不同的灰度共生矩阵。

例如，可以通过以下代码获取距离为1、角度为0度的灰度共生矩阵：

result\[:,:,0,0\]

这将返回一个4x4的矩阵，表示距离为1、角度为0度的灰度共生矩阵。类似地，可以通过调整参数获取其他方向和距离的灰度共生矩阵。\[2\]

灰度共生矩阵的特征值可以用来描述图像的纹理特征。例如，自相关性可以反映图像中纹理的一致性。如果图像中存在水平方向的纹理，则水平方向矩阵的相关值（COR）将大于其他方向的相关值。相关值度量了灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，因此，相关值的大小反映了图像中局部灰度的相关性。当矩阵元素值均匀相等时，相关值较大；相反，如果矩阵元素值相差很大，则相关值较小。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [建立在灰度共生矩阵理论知识的基础之上，利用skimage提取数字图像的纹理特征](https://blog.csdn.net/kuwola/article/details/123568627)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [灰度共生矩阵（skimage库中的graycomatrix，greycoprops）](https://blog.csdn.net/weixin_45930877/article/details/121165248)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python 调用skimage计算灰度共生矩阵并提取GLCM的纹理属性](https://blog.csdn.net/weixin_43355359/article/details/109311602)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

skimage计算灰度共生矩阵纹理

scikit-image中的灰度共生矩阵（GLCM）是一种用于描述图像纹理的统计工具。GLCM 矩阵的每个元素表示了同一图像区域内两个像素之间的灰度级别共生情况。通常，这些像素位于特定方向上，并且它们之间的距离（称为间距）也是固定的。

scikit-image提供了一个名为“greycomatrix”的函数，可以根据指定的参数计算GLCM。这个函数的基本用法如下所示：

from skimage.feature import greycomatrix

# image: 输入图像
# distances: 需要计算的像素间距离列表
# angles: 需要计算的角度列表
# levels: 输入图像的像素值范围
glcm = greycomatrix(image, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256, symmetric=True, normed=True)

其中，输入参数image是一个灰度图像，distances和angles分别是需要计算的像素间距离列表和角度列表。levels是输入图像的像素值范围，通常为256。symmetric和normed参数是设置GLCM矩阵是否对称和是否进行归一化的选项。

得到GLCM矩阵后，可以使用scikit-image中的其他函数计算各种纹理特征，例如对比度、相关性、能量和熵等。例如，下面的代码演示了如何计算对比度和相关性：

from skimage.feature import greycoprops

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

greycoprops函数用于计算GLCM矩阵的各种纹理特征，第一个参数是GLCM矩阵，第二个参数是要计算的特征名称。在上面的例子中，contrast和correlation分别表示对比度和相关性。