问题标签 [glcm]
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python - 如何比较两个 GLCM 以找到相似之处？
我想在两个纹理之间进行比较以确定相似性。我使用以下代码获得了 GLCM 的功能：
现在我有两个图像和它们的 GLCM。怎么比较呢？我的目标实际上是识别打印和扫描效果。
image-processing - Sentinel-1 SNAP 工具箱中的 GLCM 纹理分析输出纹理的最小和最大像素值不在 0 和 1 之间
我已经对 Sentinel-1 SAR 图像实施了 GLCM 纹理分析。图像是高分辨率的。GLCM纹理分析的参数是：
窗口尺寸：5x5
量化器：概率量化器
量化：64位
角度：0度
排量：1
输出是 10 个不同的纹理图像。但是像素值的范围不在 0 和 1 之间。每个纹理的范围都在不同的最小值和最大值之间。我相信这应该在 0 和 1 之间，因为它是针对每个像素计算的 GLCM 概率分析。
我错过了一步吗？
python - 从 GLCM 中提取 Haralick 特征。为什么我会为每个功能获得多个值？
我昨天看到了这篇论文。在本文中，特征被视为对比度、局部均匀性和能量，它们都是单个值（据我所知），但根据 skimage 函数greycomatrix，传递给这些的参数是distances和angles（可能不止一个）。
这是我的代码：
让我困惑的是，如果我生成一个 glcm 的对比度属性，它将是 3x4 大小，但根据论文，它是一个值，即使我将所有属性的所有 3x4 值视为一个特征，我敢打赌它会有一个支持向量机模型的过拟合问题。
java - 如何在 Java 中计算共现矩阵？
我有一个关于共现公式的问题。如何在 Java 中实现图像 GLCM 的计算？
具体来说，我试图弄清楚如何计算一个像素具有强度的次数，x并且其右侧的像素具有强度y。我还需要将获得的值存储在生成的共现矩阵的x第 - 行和y第 - 列中。
预期的行为如下所示：
这是我到目前为止得到的：
代码（尚未完成）
输出（错误）
我宁愿不使用 OpenCV 或 jfeaturelib 等第三方库。
image - 如何在python（opencv）中实现GLCM算法进行图像特征提取？
我需要在 python 中或使用 openCV 实现一个算法。一种有助于图像特征提取的算法。我将在这里使用的图像是皮肤图像。请指导我构建此代码。
python - 将图像裁剪到对象区域的区域
我打算将纹理识别应用于不同的花卉图片，并且正在考虑使用 GLCM 进行特征提取。在应用 GLCM 之前，我应该将 RGB 图像转换为灰色图像。我还想从灰色图像中减去背景信息，以仅应用 GLCM 花卉对象的像素来消除噪声。我正在考虑使用skimage。如何从灰色图像中减去背景像素以确保大多数像素属于花卉对象？
matlab - graycomatrix 的 NumLevels 和 GrayLimits 是一回事吗 MATLAB
我一直在考虑在 MATLAB 中使用graycomatrix. 我发现了两个论点（NumLevels和GrayLimits），但在我的研究和实施中，它们似乎达到了相同的结果。
GrayLimits范围集之间的指定箱[low high]，导致一组受限的灰度级。
NumLevels声明图像中的灰度级数。
有人可以解释这两个论点之间的区别，因为我不明白为什么会有两个论点达到相同的结果。
matlab - 从 16 位图像创建灰度共生矩阵
我有一组 16 位的图像数据集，我想从中创建 GLCM 矩阵以提取 GLCM 特征。
但是，生成的矩阵显示一个值（如下图所示），我想知道为什么。
我尝试使用相同的图像但转换为 8 位，结果 GLCM 显示几个值。
注意：我使用了以下 Matlab 函数：
这是 16 位图像的裁剪示例：
注意：计算中使用的图像可以从这里下载。原始图像的对比度非常低，看起来很暗。上面显示的图像的对比度被拉伸，仅用于可视化目的。
编辑：
我用了
它给了我以下结果：
python - 如何将图像的 HH 子带传递给 graycomatrix 函数？
我正在使用 scikit-images 的函数greycomatrix，我想将在 haar 滤波后从小波变换获得的分量之一作为输入。
如果我传递HH给greycomatrix我会收到此错误：
ValueError：greycomatrix 不支持浮动图像。将图像转换为无符号整数类型。
我尝试使用以下代码转换图像：
但我得到了这个错误：
raise ValueError("float 类型的图像必须介于 -1 和 1 之间。") ValueError：float 类型的图像必须介于 -1 和 1 之间。
python - 如何在 python 中使用 scikit-image graycomatrix() -function？
我正在尝试从图像中计算灰度共现矩阵以进行特征提取。我正在使用greycomatrix该任务，但由于出现以下错误，我似乎对该过程不了解：
ValueError：缓冲区源数组是只读的
（完整的跟踪可以在下面找到）
所以这就是我所做的：
将（PIL）图像转换为具有 8 个量化级别的灰度：
然后计算 glcm 矩阵：
这导致了一个相当神秘的错误：
glcm = graycomatrix（img，距离=[1]，角度=[0，np.pi/4，np.pi/2]，级别=256，对称=真，规范=真）
_glcm_loop（图像，距离，角度，水平，P）
文件“skimage/feature/_texture.pyx”，第 18 行，在 skimage.feature._texture._glcm_loop
View.MemoryView.memoryview_cwrapper 中的文件“stringsource”，第 654 行
View.MemoryView.memoryview._cinit__ 中的文件“stringsource”，第 349 行 ValueError：缓冲区源数组是只读的
我一直试图对参数感到刺痛，但我似乎无法弄清楚，为什么会发生这种情况。计算 glcm 矩阵的正确方法是什么？
更新
问题在于灰度转换。需要进行以下更改：