python提取Tamura纹理特征

Tamura纹理特征是一种基于灰度共生矩阵的纹理特征，它可以用来描述图像的粗糙度、方向性和细节等特征。下面是Python提取Tamura纹理特征的步骤：

1.读取图像并将其转换为灰度图像。

import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2.计算灰度共生矩阵。

import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix

d = 1  #距离
theta = [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4]  #角度
levels = 256  #灰度级数
g = greycomatrix(gray, [d], theta, levels=levels, symmetric=True, normed=True)

3.计算Tamura纹理特征。

contrast = np.sum(greycomatrix**2)  #对比度
coarseness = np.mean(np.abs(g[0] - g[1])) + np.mean(np.abs(g[0] - g[2]))  #粗糙度
directionality = - np.sum(g * np.log(g + np.finfo(float).eps))  #方向性

其中，对比度、粗糙度和方向性分别代表了Tamura纹理特征中的三个方面，可以用于图像分类、检索、识别等应用。

注意：在计算灰度共生矩阵时，需要根据具体情况选择合适的距离、角度和灰度级数参数。在计算粗糙度时，可以根据实际需求将共生矩阵分解为不同大小的块，然后计算块内的差异性。