不使用scikit-image如何计算灰度共生矩阵
时间: 2023-11-28 13:49:28 浏览: 51
可以使用NumPy库来计算灰度共生矩阵。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
def calculate_glcm(image, d=1, angle=0):
# 将图像转换为灰度图像
gray_image = np.array(image.convert('L'))
# 定义灰度级别数
levels = 256
# 定义方向和偏移量
offsets = np.array([[0, d], [-d, d], [-d, 0], [-d, -d]])
# 初始化灰度共生矩阵
glcm = np.zeros((levels, levels))
# 计算灰度共生矩阵
for i in range(gray_image.shape[0]):
for j in range(gray_image.shape[1]):
for offset in offsets:
ii = i + offset[0]
jj = j + offset[1]
if ii >= 0 and ii < gray_image.shape[0] and jj >= 0 and jj < gray_image.shape[1]:
glcm[gray_image[i][j], gray_image[ii][jj]] += 1
# 标准化灰度共生矩阵
glcm = glcm / np.sum(glcm)
return glcm
```
该代码中的`image`参数是一个PIL图像对象,`d`参数是灰度共生矩阵的距离,`angle`参数是灰度共生矩阵的方向(默认为0度)。函数返回一个标准化的灰度共生矩阵。
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