matlab中纹理特征提取代码
时间: 2023-05-13 19:07:27 浏览: 71
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:
```matlab
% 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。
matlab灰度共生矩阵纹理特征提取代码
当使用MATLAB进行灰度共生矩阵纹理特征提取时,可以使用`graycomatrix`函数来计算灰度共生矩阵,然后使用`graycoprops`函数来提取纹理特征。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 读取图像
image = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image);
% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(grayImage, 'Offset', [0 1], 'Symmetric', true);
% 提取纹理特征
stats = graycoprops(glcm);
% 输出纹理特征
contrast = stats.Contrast;
correlation = stats.Correlation;
energy = stats.Energy;
homogeneity = stats.Homogeneity;
disp(['Contrast: ', num2str(contrast)]);
disp(['Correlation: ', num2str(correlation)]);
disp(['Energy: ', num2str(energy)]);
disp(['Homogeneity: ', num2str(homogeneity)]);
```
在上述代码中,首先使用`imread`函数读取图像,然后使用`rgb2gray`函数将图像转换为灰度图像。接下来,使用`graycomatrix`函数计算灰度共生矩阵,其中`'Offset'`参数指定了计算共生矩阵时像素之间的偏移量,`'Symmetric'`参数指定了共生矩阵是否对称。然后,使用`graycoprops`函数提取纹理特征,例如对比度(Contrast)、相关性(Correlation)、能量(Energy)和一致性(Homogeneity)。最后,使用`disp`函数输出纹理特征的值。