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使用的猫的图像

来源：https ://www.petfinder.com/cats/cat-grooming/

我试图在 Python 中接收与 MATLAB 中的 graycomatrix 和 graycoprops 函数完全相同的结果。但结果不同，我无法编写重复 MATLAB 结果的代码。

我需要对比度、相关性、能量和同质性等 GLCM 特性。

非常感谢任何建议。

MATLAB 中的示例代码：

% GLCM feature extraction

offset_GLCM = [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1];
offset = [1*offset_GLCM ; 2*offset_GLCM; 3*offset_GLCM];

img = rgb2gray(imread('cat.jpg'));
Grauwertmatrix = graycomatrix(img,'NumLevels', 12, 'GrayLimits', [], 'Offset',offset);
GrauwertStats = graycoprops(Grauwertmatrix);
GLCMFeatureVector = [mean(GrauwertStats.Contrast) mean(GrauwertStats.Correlation) mean(GrauwertStats.Energy) mean(GrauwertStats.Homogeneity)];

disp(GLCMFeatureVector);

上面的代码返回：

1.6212    0.8862    0.0607    0.7546

现在我想在 Python 中收到完全相同的结果。我使用 Python 代码：

# GLCM feature extraction

import numpy as np
from skimage import feature, io
from sklearn import preprocessing

img = io.imread("cat.jpg", as_grey=True)

S = preprocessing.MinMaxScaler((0,11)).fit_transform(img).astype(int)
Grauwertmatrix = feature.greycomatrix(S, [1,2,3], [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels=12, symmetric=False, normed=True)

ContrastStats = feature.greycoprops(Grauwertmatrix, 'contrast')
CorrelationtStats = feature.greycoprops(Grauwertmatrix, 'correlation')
HomogeneityStats = feature.greycoprops(Grauwertmatrix, 'homogeneity')
ASMStats = feature.greycoprops(Grauwertmatrix, 'ASM')

print([np.mean(ContrastStats), np.mean(CorrelationtStats),\
np.mean(ASMStats), np.mean(HomogeneityStats)])

但我得到了结果：

[1.7607, 0.8844, 0.0429, 0.7085]

另一个例子。原始图像上的不同结果。原因是 MATLAB 默认处理图像而 Python 不处理。如何在 Python 中获得与在 MATLAB 中相同的结果？：

MATLAB：

>> img = rgb2gray(imread('cat.png'));
>> [Grauwertmatrix, S] = graycomatrix(img,'NumLevels',12,'GrayLimits',[0,12],'Offset',[0,1]);
>> Grauwertmatrix(1:5,1:5)

ans =

     4     7     4     8     0
     9    33    22    13    10
     5    18    16    10    10
     2    16    11    22    13
     4    12    11    14    14

Python：

>>> from skimage import io, feature
>>> img = io.imread("cat.png", as_grey=True)
>>> Grauwertmatrix = feature.greycomatrix(img, distances=[1], angles=[0], levels=12, symmetric=False, normed=False)
>>> Grauwertmatrix[0:5, 0:5, 0, 0]
array([[299720,      2,      0,      0,      0],
       [     2,      1,      0,      0,      0],
       [     0,      0,      0,      0,      0],
       [     0,      0,      0,      0,      0],
       [     0,      0,      0,      0,      0]], dtype=uint32)
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使用 Matlab 和 Python 计算的 GLCM 特征是不同的，因为使用 Matlab 代码预处理原始图像（即转换为灰度、缩放和重新量化）的结果与 Python 代码（即 array S）产生的结果不同。下面的片段很明显：

MATLAB

>> offset_GLCM = [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1];
>> offset = [1*offset_GLCM ; 2*offset_GLCM; 3*offset_GLCM];
>> img = rgb2gray(imread('cat.png'));
>> [Grauwertmatrix, S] = graycomatrix(img,'NumLevels', 12, 'GrayLimits', [], 'Offset',offset);

>> S(100:105, 100:105)

ans =

     4     5     7     8     8     6
     5     5     6     7     8     7
     4     4     4     6     7     7
     4     4     5     6     8     8
     5     6     6     7     8     8
     4     5     6     6     7     8

Python

In [36]: from skimage import io

In [37]: from sklearn import preprocessing

In [38]: img = io.imread("cat.png", as_grey=True)

In [39]: S = preprocessing.MinMaxScaler((0,11)).fit_transform(img).astype(int)

In [40]: S[99:105, 99:105]
Out[40]: 
array([[2, 4, 6, 7, 5, 5],
       [2, 3, 4, 5, 6, 5],
       [2, 1, 1, 3, 5, 6],
       [2, 2, 2, 4, 6, 7],
       [3, 4, 4, 5, 6, 7],
       [2, 3, 4, 4, 5, 7]])

最后，我建议您使用无损图像格式（例如 BMP 或 PNG），以避免由于 JPG 解压缩而导致的潜在差异。

解决方法

为了通过 Matlab 和 Python 获得相同的结果，您应该在两种情况下使用相同的预处理图像。例如可以像这样生成这样的图像：

from skimage import io
from sklearn import preprocessing
img = io.imread("cat.png", as_grey=True)
S = preprocessing.MinMaxScaler((0,11)).fit_transform(img).astype(int)
io.imsave('cat_preprocessed.png', S)

请注意，生成的图像具有非常低的对比度，因为强度值的范围从 0 到 11。

为了使 Matlabgraycomatrix正确缩放此图像，您需要传递'NumLevels',12和'GrayLimits',[0,12]（而不是[0,11]）：

>> img = imread('cat_preprocessed.png');
>> [Grauwertmatrix, S] = graycomatrix(img,'NumLevels',12,'GrayLimits',[0,12],'Offset',[0,1]);
>> Grauwertmatrix(1:5,1:5)

ans =

       21258        3250         452         186          91
        3208       20119        5268         827         267
         532        5242       40541        8508        1203
         208         848        8616       26436        6324
         102         285        1192        6216       14101

>> graycoprops(Grauwertmatrix,{'contrast'})

ans = 

    Contrast: 0.9681

Python 返回相同的结果：

In [86]: from skimage import io, feature

In [87]: img = io.imread("cat_preprocessed.png")

In [88]: Grauwertmatrix = feature.greycomatrix(img, distances=[1], angles=[0], levels=12, symmetric=False, normed=False)

In [89]: Grauwertmatrix[0:5, 0:5, 0, 0]
Out[89]:
array([[21258,  3250,   452,   186,    91],
       [ 3208, 20119,  5268,   827,   267],
       [  532,  5242, 40541,  8508,  1203],
       [  208,   848,  8616, 26436,  6324],
       [  102,   285,  1192,  6216, 14101]], dtype=uint32)

In [90]: feature.greycoprops(Grauwertmatrix, 'contrast')
Out[90]: array([[ 0.96812745]])

编辑

在回复您的评论时，我认为通过 Matlab 和 Python 从原始 RGB 图像中获得相同的结果是不可能的，因为转换为灰度的方式不同。这在文档中明确说明：

Matlab的rgb2gray：

rgb2gray通过形成R、G和B分量的加权和，将 RGB 值转换为灰度值：

    0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B

scikit 图像的rgb2gray：

此转换中使用的权重针对当代 CRT 荧光粉进行了校准：

Y = 0.2125 R + 0.7154 G + 0.0721 B
于 2017-05-18T09:09:26.957 回答