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。