matlab中纹理特征提取代码

以下是一段 Matlab 中的纹理特征提取代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(gray_img);

% 计算纹理特征
contrast = graycoprops(glcm, 'Contrast');
homogeneity = graycoprops(glcm, 'Homogeneity');
energy = graycoprops(glcm, 'Energy');
correlation = graycoprops(glcm, 'Correlation');

% 输出纹理特征
disp(['Contrast: ', num2str(contrast.Contrast)]);
disp(['Homogeneity: ', num2str(homogeneity.Homogeneity)]);
disp(['Energy: ', num2str(energy.Energy)]);
disp(['Correlation: ', num2str(correlation.Correlation)]);

希望这段代码能够帮助到你！

相关问题

matlab果蔬纹理特征提取代码

Matlab是一种强大的数学软件，常用于科学计算和图像处理。对于果蔬纹理特征的提取，通常会使用到数字图像处理库Image Processing Toolbox。以下是一个简单的步骤概述，用于提取颜色、形状和统计特征：

% 加载图片
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为实际果蔬图像文件名

% 转为灰度图像 (如果原图彩色)
gray_img = rgb2gray(img);

% 提取颜色特征 (如颜色直方图)
color_features = imhist(gray_img, [0 256]); 

% 提取形状特征 (如边缘检测)
edge_img = edge(gray_img, 'canny');
shape_features = size(edge_img, 'bytes');

% 提取统计特征 (如Haralick纹理描述符)
haralick = graycomatrix(gray_img);
features = haralick Statistics;

% 合并所有特征
total_features = [color_features; shape_features; features];

% 保存特征数据
save('fruit_texture_features.mat', 'total_features');

这只是一个基础示例，实际操作可能会更复杂，包括预处理（比如归一化）、选择合适的纹理描述符等。

matlab中图像纹理特征提取代码

以下是一个基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取的 Matlab 代码示例：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(gray_img);
% 计算灰度共生矩阵的统计特征
stats = graycoprops(glcm);
% 输出特征值
contrast = stats.Contrast;
correlation = stats.Correlation;
energy = stats.Energy;
homogeneity = stats.Homogeneity;

这段代码可以计算出图像的对比度、相关性、能量和一致性等纹理特征。