matlab中如何对图像数据集进行纹理特征提取
时间: 2023-10-03 07:11:02 浏览: 122
在MATLAB中,可以使用纹理特征提取函数来对图像数据集进行纹理特征提取。
常用的纹理特征提取函数有:
1. graycomatrix:用于计算灰度共生矩阵(GLCM)。
2. graycoprops:用于计算灰度共生矩阵的纹理特征,如能量、对比度、相关性和均匀性等。
3. cooccur2:用于计算灰度共生矩阵中指定距离和角度的像素对数。
4. entropyfilt:用于计算图像中每个像素的熵。
5. gabor:用于计算图像的 Gabor 滤波器响应。
6. lbp:用于计算局部二值模式(LBP)特征。
以下是一个示例代码,展示如何使用 graycomatrix 和 graycoprops 函数对图像数据集进行纹理特征提取:
```matlab
% 读取图像数据集
images = imageDatastore('path_to_images');
% 设置灰度共生矩阵参数
offsets = [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1];
numLevels = 8;
% 计算每张图像的灰度共生矩阵和纹理特征
while hasdata(images)
img = read(images);
grayImg = rgb2gray(img); % 转换为灰度图像
glcm = graycomatrix(grayImg, 'Offset', offsets, 'NumLevels', numLevels, 'Symmetric', true);
stats = graycoprops(glcm, {'Contrast', 'Energy', 'Homogeneity', 'Correlation'});
% 将纹理特征保存在一个表格中
featuresTable = [featuresTable; array2table(stats)];
end
```
在上面的代码中,我们首先使用 imageDatastore 函数读取图像数据集,然后使用 graycomatrix 函数计算每张图像的灰度共生矩阵,再使用 graycoprops 函数计算灰度共生矩阵的纹理特征。最后,我们将所有图像的纹理特征保存在一个表格中。