Python skimage.feature.graycomatrix用法及代码示例

用法: skimage.feature.graycomatrix(image, distances, angles, levels=None, symmetric=False, normed=False)

计算灰度共生矩阵。

灰度共生矩阵是图像上给定偏移量处co-occurring 灰度值的直方图。

参数：

image：array_like: 整数类型的输入图像。仅支持正值图像。如果 type 不是 uint8，则需要设置参数级别。
distances：array_like: 像素对距离偏移列表。
angles：array_like: 以弧度为单位的像素对角度列表。
levels：int 可选: 输入图像应包含 [0, levels-1] 中的整数，其中级别表示计数的灰度级数(对于 8 位图像，通常为 256)。此参数对于 16 位或更高位的图像是必需的，通常是图像的最大值。由于输出矩阵至少为 x 个级别，因此最好使用输入图像的分箱而不是较大的级别值。
symmetric：布尔型，可选: 如果为 True，则输出矩阵 P[:,:, d, theta] 是对称的。这是通过忽略值对的顺序来完成的，因此当遇到给定偏移量的 (i, j) 时， (i, j) 和 (j, i) 都会累加。默认值为假。
normed：布尔型，可选: 如果为真，则通过除以给定偏移量的累积共现总数来归一化每个矩阵 P[:,:, d, theta]。结果矩阵的元素总和为 1。默认值为 False。

P：4-D ndarray: 灰度共现直方图。值 P[i,j,d,theta] 是灰度 j 在距离 d 处和与灰度 i 成角度 theta 处出现的次数。如果 normed 为 False，则输出类型为 uint32，否则为 float64。维度是：级别 x 级别 x 距离数 x 角度数。

参考：

1: M. Hall-Beyer, 2007. GLCM Texture: A Tutorial https://prism.ucalgary.ca/handle/1880/51900 DOI:10.11575/PRISM/33280
2: R.M. Haralick, K. Shanmugam, and I. Dinstein, “Textural features for image classification”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. SMC-3, no. 6, pp. 610-621, Nov. 1973. DOI:10.1109/TSMC.1973.4309314
3: M. Nadler and E.P. Smith, Pattern Recognition Engineering, Wiley-Interscience, 1993.
4: Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Co-occurrence_matrix

例子：

计算 2 个 GLCM：一个用于向右偏移 1 个像素，一个用于向上偏移 1 个像素。

>>> image = np.array([[0, 0, 1, 1],
...                   [0, 0, 1, 1],
...                   [0, 2, 2, 2],
...                   [2, 2, 3, 3]], dtype=np.uint8)
>>> result = graycomatrix(image, [1], [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4],
...                       levels=4)
>>> result[:, :, 0, 0]
array([[2, 2, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 3, 1],
       [0, 0, 0, 1]], dtype=uint32)
>>> result[:, :, 0, 1]
array([[1, 1, 3, 0],
       [0, 1, 1, 0],
       [0, 0, 0, 2],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=uint32)
>>> result[:, :, 0, 2]
array([[3, 0, 2, 0],
       [0, 2, 2, 0],
       [0, 0, 1, 2],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=uint32)
>>> result[:, :, 0, 3]
array([[2, 0, 0, 0],
       [1, 1, 2, 0],
       [0, 0, 2, 1],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=uint32)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自scikit-image.org大神的英文原创作品 skimage.feature.graycomatrix。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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