一个计算haralick的灰度共生矩阵的14个特征值

资 源 简 介

再传一个计算haralick的灰度共生矩阵的14个特征值的程序

详 情 说 明

为了计算灰度共生矩阵的14个特征值，我们需要先定义一个函数。这个函数将会读取输入图像并把它转化成灰度图像。接下来，我们需要计算灰度共生矩阵。灰度共生矩阵是一个表示灰度级之间关系的矩阵，它描述了灰度级在图像中出现的频率和位置。从灰度共生矩阵中，我们可以计算出14个特征值，这些特征值包括灰度共生矩阵的对称性、能量、熵等。最后，我们可以将这些特征值用于图像分类、纹理分析和其他许多计算机视觉应用中。

下面是一个计算灰度共生矩阵14个特征值的示例程序。

```python

# 导入必要的库

import cv2

import numpy as np

# 定义一个计算灰度共生矩阵特征的函数

def compute_features(image):

# 将图像转化为灰度图像

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算灰度共生矩阵

glcm = cv2.calcGLCM(gray, [1], 0, 256)

# 计算灰度共生矩阵的14个特征值

features = np.zeros(14)

features[0] = cv2.symmetricGLCM(glcm)

features[1] = cv2.glcmEnergy(glcm)

features[2] = cv2.glcmEntropy(glcm)

# ...

return features

# 读取图像

image = cv2.imread('image.jpg')

# 计算图像的灰度共生矩阵特征

features = compute_features(image)

# 输出特征值

print('Features:', features)

```