提取灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征

代码如下：

"""
提取glcm纹理特征
"""
import numpy as np
import cv2
import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops


def get_inputs(s): # s为图像路径
    input = cv2.imread(s, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取图像，灰度模式 
    
    # 得到共生矩阵，参数：图像矩阵，距离，方向，灰度级别，是否对称，是否标准化
    glcm = greycomatrix(
        input, [
            2, 8, 16], [
            0, np.pi / 4, np.pi / 2, np.pi * 3 / 4], 256, symmetric=True, normed=True)
            
    print(glcm) 
    
    #得到共生矩阵统计值，http://tonysyu.github.io/scikit-image/api/skimage.feature.html#skimage.feature.greycoprops
    for prop in {'contrast', 'dissimilarity',
                 'homogeneity', 'energy', 'correlation', 'ASM'}:
        temp = greycoprops(glcm, prop)
        # temp=np.array(temp).reshape(-1)
        print(prop, temp)

    # plt.imshow(input,cmap="gray")
    # plt.show()


if __name__ == '__main__':
    get_inputs(r"E:\Images\54542.jpg")

共生矩阵（代码中glcm）为四维，前两维表示行列，后两维分别表示距离和角度。输出的每种特征（代码中temp）行表示距离，列表示角度。

输出如下：