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我需要从灰度共现矩阵 (GLCM) 中提取同质性、相关性、对比度和能量纹理特征。

谁能告诉我任何可以为java实现计算这些纹理特征的简单算法？

我有一张图像，我必须为其计算选定区域的 GLCM 纹理。我该如何计算？我必须只计算灰色区域的 GLCM。

我想在本文中实现相同的特征提取过程。也就是说，我希望提取的特征与图像的颜色和纹理属性（也许还有形状）相关。

图像的感兴趣区域已经被分割。但是，我无法决定 OpenCV 中的哪个特征描述符（提取器）是合适的。（即，哪个描述符给出颜色和纹理特征）。

问题：

1. 是否有代表/检测颜色和纹理特征的特征描述符（SIFT、SURF、ORB、FREAK、BRIEF 等）？
   还是应该手动完成/编码/计算？
2. 至于纹理特征，据说是使用灰度共生矩阵（GLCM）实现的，但 OpenCV 不再支持此类（已弃用）。OpenCV 是否提供其他替代方案？

我一直在寻找用于分类的特征描述符。示例和代码实现、伪代码或良好的参考资料（对于初学者）会有所帮助。

我有这个归一化灰度共生矩阵（GLCM）

我想在 Haralick 之后计算不同的纹理特征：Haralick et al。1973 年，第 619（PDF警告）

例如，我如何计算 ASM

归一化灰色调空间依赖矩阵中的第 (i,j,) 个条目在p(i,j)哪里？

我的图像上有一个滑动窗口。如果该窗口内的平均强度 > 210，则在该窗口上计算 GLCM 特征。如果 GLCM 功能满足 if 语句中的条件，则应在此滑动窗口周围绘制一个矩形。我已经使用以下代码进行了尝试，但是矩形不在图像上的正确位置。我不确定我是否将绘制矩形的代码放在了错误的位置，或者我是否输入了错误的坐标。任何人都可以帮我解决这个问题吗？

I want to calculate GLCM with 488 raster files. Because of the enormous calculation time i want to use all the power of my multicore processor (AMD Phenom II 6-core).

I searched the internet for multicore solutions in R, but could not find out which one is up to date. So I hope someone can help me.

graycomatrix我正在尝试使用该函数从 MatLab 中的灰度共生矩阵 (GLCM) 计算各种图像特征。

使用灰度矩阵的示例

假设比普通示例更大的图像（例如 640x480）和 5x5 的滑动窗口大小，我如何将此功能应用于一系列子窗口？

遗留功能 GLCM 尚未在 opencv2 中执行。我使用以下代码：

我已经尝试使用命名空间 cv::CvGLCM* glcm = cv::cvCreateGLCM(grayIm,.... - 但没有变化：/

非常感谢您对此的任何帮助！

我正在使用 scikit-image 工具将我的 Matlab 图像处理算法转移到 Python，并且正在使用graycomatrix计算灰度共现矩阵 ( GLCM ) 。如果参数小于强度图像的最大值 ( )，我会遇到问题。例如：levelsimage.max()

输出是：

这是正确的，一个 4x4 矩阵。但是如果levels=3，我无法计算 GLCM，错误是：

当然......我得到了错误，但我应该能够计算一个低于image.max(). 例如，对于：

我应该得到以下 GLCM（我可以在 Matlab 中完成）：

当我处理大图像时，我会降低 GLCM 的级别以减少计算时间。有什么问题greycomatrix还是我想错了？提前致谢。

GLCM 一次考虑两个像素之间的关系，称为参考像素和相邻像素。基于相邻像素的选择，通常可以为图像计算 4 个不同的灰度共生矩阵 (GLCM)。

相邻像素的选择如下。

此处提供了有关 GLCM 的详细说明（原始链接）。

我的问题是，在计算“灰度图像”的灰度共生矩阵 (GLCM) 时，是否需要考虑图像像素的所有 3 个强度值？

例如，考虑具有 2 个像素的图像

在计算灰度图像的 GLCM 时，是否需要考虑像素的所有 3 个强度值？

例如-当参考像素是 (x,y) 并且其相邻像素是 (x+1, y) 时，其右侧的像素

是否需要单独考虑强度级别的出现如下？

或者我可以只考虑每个像素的一个强度值，假设一个像素的所有 3 个强度值都如下所示？

哪个是正确的方法？它适用于所有 4 个邻居吗？