利用python的skimage.feature.texture计算灰度共生矩阵和纹理特征，支持contrast、dissimilarity、ASM、homogeneity、energy、corelation六种，缺少Entropy，需要修改源码，自己添加。 另外，此处计算纹理特征的方向与ENVI不 ...
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2021-11-03 21:44:00
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纹理分类是一个很老的topic，但是一些纹理分类的方法为以后的图片分类奠定了基础。
首先定义一下纹理图片，他是一个随一下变量变化的函数：纹理表面材质，反射率，光照，照相机和他的角度。
现在纹理分类比较流行的有两种方法：一个是全局特征，如lbp，gabor，另一种是基于局部特征的，如：harris-laplace，基于局部特征的方法主要基于texton
纹理分析是对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。纹理分析在遥感图像、X射线照片、细胞图像判读和处理方面有广泛的应用。关于纹理，还没有一个统一的数学模型。它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念，可以用来描述任何物质组成成分的排列情况，例如医学上X 射线照片中的肺纹理、血管纹理、航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等。图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式（色调基元）的重复排列。因此描述一种纹理
基于空间域纹理描述1. 统计法纹理描述灰度值和灰度相关性分别属于一阶统计特征和高阶统计特征。 1） 一阶统计特征 一阶统计特征包括均值、方差等，这些特征可以大致的描述图像的灰度值分布，而不考虑像素之间的邻域关系2）高阶统计特征 Laws 纹理能量法、灰度共生矩阵等，相比较一阶统计特征，高阶统计特征在描述空间灰度信息时，效果更加明显
。2. 结构法纹理特征1）图像的纹理特征可由纹理基元的数目、类
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2024-03-01 13:36:29
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纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。纹理具有三大标志：某种局部序列性不断重复；非随机排列；纹理区域内大致为均匀的统一体。纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分
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2023-09-08 23:32:09
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# 计算Tamura纹理特征的Python代码示例
在图像处理领域，纹理特征是描述图像局部特征的一种重要方法。Tamura纹理特征是其中一种常用的纹理特征提取方法，它可以描述图像的粗糙度、方向性和均匀性等特征。在Python中，我们可以使用一些库来计算Tamura纹理特征，如OpenCV和NumPy等。下面我们来看一个示例代码，演示如何使用Python计算Tamura纹理特征。
```pyth
原创
2024-05-08 04:26:10
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图像工程的读书笔记 纹理分析纹理是物体表面的固有特征之一，因而也是图像区域一种重要的属性。 纹理可认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的图案（模式） 一般来说可以认为纹理是由许多相互接近的互相编织的元素构成。所以直观 来说纹理描述可提供图像区域的平滑、稀疏、规则性等特性。从心理学的观点 人类观察到的纹理特征包括粒度，方向性和重复性。纹理与尺度有密切联系，一般仅在一定的尺度上可
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2024-01-17 12:31:28
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基于 GLCM 的 14 个纹理特征中，仅有 4 个特征( 角二阶矩、对比度、逆差分矩、相关性) 是不相关的： ( 1) 对于计算窗口 N 的选取，不宜过大或过小，过大将导致计算和存储量大，但过小又导致不能包含完整的纹理信息。一般而言，当图像大小确定后，计算窗口就随之确定，除非对图像分块处理或者确定图像的ROI ( Region Of Interest) 区域后再提取 GLC
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2023-06-25 20:17:11
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coarseness.m%graypic为待处理的灰度图片，2^kmax为最大窗口 function Fcrs=coarseness(graypic,kmax) %获取图片大小 [h,w]=size(graypic); %平均灰度值矩阵A A=zeros(h,w,2^kmax); %计算有效可计算范围内每个点的2^k邻域内的平均灰度值 for i=2^(kmax-1)+1:h-2^(k
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2023-09-09 02:06:43
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文章目录一、什么是纹理特征二、灰度共生矩阵1.空间灰度共生矩阵2.代码实现3.利用纹理特征实现图片分类熵（上述代码已经实现）能量对比度均匀度 一、什么是纹理特征纹理特征是从图像中计算出来的一个值，对区域内部灰度级变化的特征进行量化。不是基于像素点的特征，需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。具有旋转不变性，且对噪声有较强的抵抗能力。当图像分辨率变化的时候，计算出来的纹理可能会有较大偏差。适用
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2023-10-24 22:44:45
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# Python 图像纹理特征
在图像处理中，纹理特征是指图像中重复出现的细小结构，通常用来描述图像的表面细节和复杂性。通过分析图像的纹理特征，我们可以实现图像识别、分类、分割等应用。本文将介绍如何使用Python提取图像的纹理特征，并进行简单的分析。
## 纹理特征提取方法
常用的图像纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）等。这些方法
原创
2024-03-20 06:52:46
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# Python中的GLCM纹理特征提取
在计算机视觉和图像处理领域，纹理被广泛应用于物体识别、图像分类和医学成像等领域。灰度共生矩阵（GLCM，Gray Level Co-Occurrence Matrix）是分析图像纹理特征的一种强大工具。本文将简单介绍GLCM，并通过Python代码来演示如何提取纹理特征。
## 什么是GLCM？
GLCM是一种统计方法，用于描述图像中像素值之间的空间
原创
2024-08-23 09:00:23
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# Python 图片纹理特征的实现
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现图片的纹理特征提取。通过学习这个过程，你将能够更好地理解和应用图像处理的技术。
## 2. 实现步骤
下面是实现图像纹理特征的步骤，我们将使用 Python 的一些常用库来完成这些操作。
| 步骤 | 操作 | 代码示例
原创
2023-10-29 03:49:13
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# Tamura纹理特征的实现
在计算机视觉和图像处理领域，纹理特征是分析和分类图像的重要指标之一。Tamura纹理特征是一种常用的纹理描述符。本文将指导你如何在Python中实现Tamura纹理特征的提取。
## 流程概述
下面是实施Tamura特征提取的步骤简表：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
原创
2024-09-22 03:51:08
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## 使用Python中的Tamura纹理特征进行图像分析
在图像处理领域，纹理特征是描述图像细节和结构的重要工具。Tamura纹理特征是一种常用的纹理特征之一，可以用来描述图像的粗糙度、方向性和对比度等信息。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的Tamura纹理特征库来提取图像的纹理特征，并对其进行分析。
### Tamura纹理特征简介
Tamura纹理特征是由日本学者Toshio
原创
2024-06-13 05:54:44
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纹理特征总述1、纹理特征简介2、纹理的有关定义3、纹理特征的特点优点缺点4、纹理特征提取方法的分类4.1 统计方法4.1.1 GLCM方法（空间灰度共生矩阵）4.1.2 半方差图4.1.3 纹理谱方法（如LBP）4.2 几何法4.3 模型法4.3.1 随机场模型方法1 马尔科夫随机场模型法（MRF）2 Gibbs随机场模型法4.3.2 分型模型法4.4 信号处理法4.5 结构分析法5、小结 1、
12.5、纹理坐标12.5.1 坐标定义 在绘制纹理映射场景时，不仅要给每个顶点定义几何坐标，而且也要定义纹理坐标。经过多种变换后，几何坐标决定顶点在屏幕上绘制的位置，而纹理坐标决定纹理图像中的哪一个纹素赋予该顶点。并且顶点之间的纹理坐标插值与基础篇中所讲的平滑着色插值方法相同。 纹理图像是方形数组，纹理坐标通常可定义成一、二、三或四维形式，称为s，t，r和q坐标，以区别于物体坐标(x, y, z
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2023-12-02 16:41:19
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机器学习最主要就是特征提取和特征分类。提取的特征的好坏，直接影响这分类的结果判断，所以在整个系统中占有很重要的位置。所提取的特征要在能表征物体特征的基础上，尽量做到维数少，易于计算和存储。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等。（1）颜色特征 特点：颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像
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2023-12-14 19:34:13
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LBP纹理特征提取 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；1、LBP特征的描述 &
在这篇博文中，我将和你分享如何通过 Python 实现“纹理特征提取”。纹理特征提取广泛应用于计算机视觉领域，比如图像处理、医学影像分析和模式识别等，准确提取纹理特征不仅能提升图像分析的效率，还能显著提高后续任务的准确性。
### 背景定位
在某次项目中，我们需要处理大量医学影像，提取出关键纹理特征以便后续分析。随着项目的推进，特征提取的需求不断增加，而数据量也在快速扩大。这造成了处理时间过长
