python写灰度共生矩阵

灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种用于图像纹理分析的方法。下面是一个用 Python 实现的灰度共生矩阵的代码示例：

import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix

def glcm(image, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256):
    """
    计算灰度共生矩阵

    Parameters
    ----------
    image : ndarray
        图像数组，要求是灰度图像
    distances : list
        相邻像素的距离列表
    angles : list
        相邻像素的方向列表
    levels : int
        灰度级数

    Returns
    -------
    ndarray
        灰度共生矩阵
    """
    glcm = greycomatrix(image, distances=distances, angles=angles, levels=levels, symmetric=True, normed=True)
    return glcm

使用示例：

import skimage.io as io

# 读入灰度图像
image = io.imread('lena.png', as_gray=True)

# 计算灰度共生矩阵
glcm = glcm(image, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=256)

# 打印灰度共生矩阵
print(glcm)

其中，`image` 是输入的灰度图像，`distances` 是相邻像素的距离列表，`angles` 是相邻像素的方向列表，`levels` 是灰度级数。函数返回的是灰度共生矩阵。