一、简介 GLCM通过衡量具有某种空间关系（角度、位移距离）的两个特定像素值关系的像素出现的频率，来进行纹理分析，后续量化是通过基于GLCM（它就是一个矩阵）的特征完成。为什么叫co-occurrence，就是因为是两个像素点之间的关系。 二、介绍 由上图，在输出GLCM中，元素（1,1）包含值1，因为在输入图像中只有一个实例，其中两个水平相邻的像素分别具有值1和1。 glcm（1,2）包含值2，
灰度共生矩阵的原理及代码实现（python） 1原理：灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）统计了灰度图中像素间的灰度值分布规律以区分不同的纹理。灰度共生矩阵中每个元素的值可以定义为(x, y)点与(x + dx, y + dy)点的值对为(i, j)的概率。统计整幅图像中每一种灰度值组合出现的概率矩阵 P 即为灰度共生矩阵。灰度级量化 在实际应用
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M×N，灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。 P(i,j)=#｛(x1,y1),
上周五在复现一篇论文（"Visual-Salience-Based Tone Mapping for High Dynamic Range Images"）中的算法时涉足到了基于灰度共生矩阵的显著性度量，便顺手给实现了以下。我们将共生关系定义在w*w的窗口内，窗口内的不同两个像素p、q为共生关系，其灰度、即为共生灰度。论文算法在计算灰度共生矩阵前会先将灰度值量化为K个等级。当共生关系的考察窗口半径
# 理解灰度共生矩阵的概念与实现
灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种用于图像处理技术，常用于提取纹理特征。它描述了图像中像素灰度级的空间关系。本文将指导你逐步实现一个简单的计算灰度共生矩阵的Python程序。接下来，我们将通过表格展示整个流程，并详细解释每一步骤及所需的代码。
## 工作流程
| 步骤 | 描述
灰度共生矩阵 灰度共生矩阵定义为像素对的联合分布概率，是一个对称矩阵，它不仅反映图像灰度在相邻的方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，但也反映了相同的灰度级像素之间的位置分布特征，是计算纹理特征的基础。 设f(x,y)为一幅数字图像，其大小为M×N，灰度级别为Ng，则满足一定空间关系的灰
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2023-09-05 10:41:11
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Halcon5：灰度共生矩阵及halcon实现(1)灰度共生矩阵的定义： 灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数,它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。 由于纹理是由灰度
图像局部纹理特征——GLCM（Grey-Level Co-occurrence Matrix） 本文参考自 OpenCV22（灰度共现矩阵/灰度共生矩阵）一、什么是灰度共生矩阵（Grey-Level Co-occurrence Matrix）一种描述图像局部区域或整体区域的某像素与相邻像素或一定距离内的像素的灰度关系的矩阵（大白话：灰度图像中某种形状的像素对，在全图中出现的次数
因为最近有用到灰度共生矩阵来提取图像的纹理特征，所以感觉有必要对这个理论进行讲述一下。灰度共生矩阵也称为联合概率矩阵法，是一种用图像中某一灰度级结构重复出现的概率来描述纹理信息的方法。该方法用条件概率提取纹理的特征，通过统计空间上具有某种位置关系(像素间的方向和距离)的一对像素的灰度值对出现的概率构造矩阵，然后通从该矩阵提取有意义的统计特征来描述纹理。理论不适合讲太多，下面我将按照提取纹理特征的顺
说到灰度共生矩阵，大家首先想到的问题应该是，灰度共生矩阵是什么，以下主要是从什么是灰度共生矩阵，灰度共生矩阵主要是干嘛的，以及如何利用Python进行编程实现 这三个方面进行讲解.1.灰度共生矩阵① 定义：从灰度为 i 的像素点出发，距离(dx，dy)的另一像素点灰度为 j 的的概率.(可能有点懵...)② 数学表达式：
式中，
：用像素数量表示的相对距离；
博主基于Github Pages与Hexo搭建了个人博客，欢迎访问http://maself.top纹理特征刻画了图像中重复出现的局部模式与他们的排列规则，常用于图像分类和场景识别。其只能反映物体表面的特性，无法完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征无法获得图像的高层次内容。优点：1. 具有旋转不变性2. 具有良好的抗噪性能。缺点：1. 当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较
# 用Python实现灰度共生矩阵的计算
灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是图像处理中的一种常用工具，用于提取图像特征。到目前为止，我们将通过一个详细的流程，以及每一步的代码示例来实现这一目标。
## 流程概述
我们将按照以下步骤计算灰度共生矩阵：
| 步骤 | 描述
参考链接：图像纹理——灰度共生矩阵知乎——提取图像的颜色、纹理特征(传统算法)灰度共生矩阵（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM）原理灰度共生矩阵可反映灰度 值 和 空间 分布情况。 共生矩阵 的描述方法： 规定一个方向（如水平，垂直，对角线）和距离（一个像素、两个像素），矩阵中 的值由灰度为 和 的像素对在该方向和距离上出现的次数除以N得到（归一化），
1. 灰度共生矩阵概念灰度共生矩阵定义为像素对的联合概率分布，是一个对称矩阵，它不仅反映图像灰度在相邻的方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，也反映了相同的灰度级像素之间的位置分布特征，是计算纹理特征的基础。在图像中任意取一点(x,y)及偏离它的一点(x+a,y+b)(其中，a、b为整数，人为定义)构成点对。设该点对的灰度值为(f1,f2)，再令点(x,y)在整幅图像上移动，则会得到不同的(f1,f
纹理识别——GLCM空间灰度共生矩阵1.概念图像纹理是一个区域概念，反应的是一块图像区域中具有缓慢变化或周期性变化的结构排列属性。所以在对纹理识别时，要针对某一区域的图像进行分析，不能对单一像素进行纹理识别。 空间灰度共生矩阵（GLCM）是通过对图像像素进行特殊的统计计算，获得能够反映图像像素之间空间分布的关系矩阵，根据关系矩阵的其他统计值来表征图像的纹理特征。2.空间灰度共生矩阵的物理意义如图，
最近在研究机器学习相关内容，后面会尽量花时间整理成一个系列的博客，然后朋友让我帮他实现一种基于SVR支持向量回归的图像质量评价方法，然而在文章的开头竟然发现 灰度共生矩阵这个陌生的家伙，于是便有此文。1.灰度共生矩阵生成原理 灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有
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2023-08-24 21:35:15
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共生矩阵用两个位置的像素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特征，也反映具有同样亮度或者接近亮度的像素之间的位置分布特性，是有关图像亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。由于纹理是由灰度在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中像个某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。灰度直方
代码地址：https://github.com/Code-0x00/pyCV我自己的参考：https://github.com/mjiansun/Gray-Level-Cooccurrence-Matrix简介灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，GLCM）统计了灰度图中像素间的灰度值分布规律以区分不同的纹理。度共生矩阵可以定义为一个灰度为i ii的像素点与
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2023-08-21 16:02:16
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## Python灰度共生矩阵的实现
### 1. 简介
灰度共生矩阵 (Gray-level Co-occurrence Matrix, GLCM) 是一种描述图像纹理特征的方法，可以用来分析图像中不同灰度级之间的空间关系。
在Python中，我们可以使用OpenCV和Numpy库来实现灰度共生矩阵。下面将介绍整个实现过程。
### 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-07-17 06:32:58
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