GLCM

【知识---图像特征提取算法--灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）原理、特点、应用场合及代码】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、灰度共生矩阵（GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）原理二、灰度共生矩阵的特点三、灰度共生矩阵的应用场合灰度共生矩阵
fyc300·2024-01-31 22:12

【深度学习每日小知识】Co-occurrence matrix 共现矩阵

共生矩阵或共生分布（也称为：灰度共生矩阵GLCM）是在图像上定义为共生像素值（灰度值或颜色）分布的矩阵）在给定的偏移量处。它被用作纹理分析的方法，具有多种应用，特别是在医学图像分析中。
jcfszxc·2024-01-28 10:36

【影像组学入门百问】#58---#62

当前支持以下特征类别：第一阶段统计量基于形状的（3D）基于形状的（2D）灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生长度矩阵（GLRLM）灰度大小区域矩阵（GLSZM）相邻灰度差异矩阵（NGTDM）灰度依赖矩阵（GLDM
有Li·2023-12-31 16:12

灰度共生矩阵和直方图的联系与区别

灰度共生矩阵（GLCM）和直方图都是用于描述图像的统计特征，但它们的计算方法和提供的信息有所不同。计算方法：直方图：直方图是通过统计图像中每个灰度级别的像素数量来构建的。
人工智能教学实践·2023-12-15 02:19

图像灰度共生矩阵

灰度共生矩阵（Gray-LevelCo-occurrenceMatrix，GLCM）是一种用于描述图像纹理特征的统计工具。它可以捕捉到像素之间的灰度值关系，并提取出反映纹理特征的统计量。
人工智能教学实践·2023-12-15 02:48

GLCM 灰度共生矩阵

关于GLCM的理解:通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算这个共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征（纹理的定义仍是难点）。
行走的参考文献·2023-11-27 21:18

图像特征Vol.1：计算机视觉特征度量|第一弹：【纹理区域特征】

目录一、前言二、纹理区域度量2.1：边缘特征度量2.2：互相关和自相关特征2.3：频谱方法—傅里叶谱2.4：灰度共生矩阵(GLCM)2.5：Laws纹理特征2.6：局部二值模式（LBP）一、前言什么是计算机视觉特征
是瑶瑶子啦·2023-10-28 17:57

二维特征分类的基础_纹理特征1:灰度共生矩阵（GLCM）

GLCM复习备用：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。
weixin_39744554·2023-10-16 08:37

Python灰度共生矩阵OpenCV和scikit-image图像特征分析和K-最近邻算法

上面的三幅图像具有相同的颜色排列和像素强度，但具有不同的空间模式和分布，这些空间模式和分布无法通过平均值、中值或标准差等统计计算来识别，因此灰度共生矩阵(GLCM)为了解决这个问题而出现。
亚图跨际·2023-09-18 07:50

小成本大幅度增幅CNN鲁棒性，完美的结合GLCM+CNN

本文以实验为导向，使用vgg16+GLCM实现一场精彩的新冠肺炎的分类识别，并且对比不加GLCM后的效果。
大气层煮月亮·2023-08-06 14:22

无人机影像的纹理特征提取【ENVI+Python】--纯操作无原理

主要包含辐射定标，layerstacking，PCA，提取第一主成分，基于GLCM提取纹理特征（Co-occurrenceMeasu
crushqqi·2023-07-20 11:49

特征提取之灰度游程（行程）矩阵-GLRLM

说到图像的纹理特征，大家能想到的就是灰度共生矩阵（Gray-LevelCo-OccurrenceMatrix,GLCM）、灰度游程矩阵（Gray-LevelRun-LengthMatrix,GLRLM)
Manfestain·2023-04-11 16:04

GEE：面对对象土地利用分类（结合SNIC、GLCM 和机器学习算法）

本文将介绍在GoogleEarthEngine中结合SNIC、GLCM和机器学习算法的面向对象的土地利用/土地覆盖（LULC）分类方法。
_养乐多_·2023-04-09 19:14

图像特征提取——灰度共生矩阵（GLCM）

转载自https://blog.csdn.net/light_lj/article/details/26098815【嵌牛导读】灰度共生矩阵（Gray-levelCo-occurrenceMatrix，GLCM
LRzhi·2023-04-07 00:00

python图像纹理提取_提取图像的颜色、纹理特征(传统算法)

Python-Image-feature-extractionPython实现提取图像的纹理、颜色特征，包含快速灰度共现矩阵(GLCM)、LBP特征、颜色矩、颜色直方图。
weixin_39969953·2023-03-12 07:44

纹理识别——GLCM空间灰度共生矩阵

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。
TypeWriter4017·2023-02-04 11:10

GLCM

GLCM提取纹理特征还是很厉害的！尤其是和LBP相结合来使用GLCM中有很多属性可以选择，大家可以选择适合自己数据集的最优的属性组合。
风清云淡Python·2023-01-28 04:53

图像的传统特征和深度特征介绍及其提取方法

图像特征及提取1.传统图像特征1.1统计特征---穿透数、不变矩阵、粗网格、方向线素1.2纹理特征---LBP,Gabor,HOG,GLCM2.图像深度特征1.传统图像特征1.1统计特征—穿透数、不变矩阵
yddcs·2023-01-26 19:17

Google Earth Engine（GEE）——用灰度共生矩阵GLCM进行图像处理

最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站，点击跳转到网站：前言–床长人工智能教程另一种测量纹理的方法是使用灰度共生矩阵(GLCM)。
此星光明·2023-01-23 23:17

纹理特征分析的灰度共生矩阵（GLCM）

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。因此描述一种纹理包
Zach_ZhouY·2022-12-13 13:10

图像特征总结（二）

图像特征总结（二）1.Histogram（直方图）特征1.1直方图均衡化1.2直方图规定化2.3例子2.GLCM（灰度共生矩阵）2.1GLCM原理3Color（颜色空间转换）3.1颜色空间3.1.1RGB3.1.2HSV3.1.3LAB3.1.4GRAY
为算法工程师·2022-11-25 07:22

matlab灰度共生矩阵提取纹理特征

灰度共生矩阵是图像纹理特征提取当中最简单的方法，matlab已经集成了此功能，比如GLCM=[0123;1123;1020;0003];stats=graycoprops(GLCM)stats里面获得的是图像的
2k-Gamer·2022-11-23 19:07

图像纹理特征（灰度共生矩阵等）解析和编程调用

灰度共生矩阵 灰度共生矩阵2，Gray-Levelco-occurancematrix(GLCM)用于描述两个空间上符合一定分布规律的灰度值对出现的概率，矩阵(x,y)(x,y)(x,y)处的值即表示了这样的灰度值对在图像中出现的频次
夜半罟霖·2022-11-22 14:00

纹理——灰度共生矩阵公式及代码

灰度共生矩阵（Grey-LevelCo-occurenceMatrix，GLCM）被定义为从灰度为i的像素点出发，离开某个固定位置（相隔距离为d，方位为）的点上灰度值为的概率，即，所有估计的值可以表示成一个矩阵的形式
Natalie秋秋·2022-11-21 10:31

Glcm 灰度共生矩阵，保姆级别教程，获取图片的Glcm和基于Glcm的纹理特征,附讲解思路,python代码的实现

保姆级别教程，获取图片的Glcm和基于Glcm的纹理特征,附讲解思路,python代码的实现网络上Glcm的原理很多,但是实现的python代码我确实没找到,讲的也不是很清楚此文介绍了如何在一张图片中得到
林丿子轩·2022-11-21 10:00

机器学习图像特征提取—灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征提取原理及代码实现

目录1灰度共生矩阵原理2灰度共生矩阵特征量2.1对比度2.2能量2.3熵2.4逆方差2.5相关性3灰度共生矩阵特征量提取代码1灰度共生矩阵原理灰度共生矩阵，指的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。1973年Haralick等人提出了用灰度共生矩阵来描述纹理特征。由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰
暂未成功人士！·2022-11-21 10:30

对数据集使用GLCM(灰度共生矩阵)进行纹理提取

对数据集使用GLCM（灰度共生矩阵）进行纹理提取1.研究背景2.方法原理3.程序流程4.结果结论1.研究背景图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作，其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义
tenju·2022-11-21 10:27

灰度共生矩阵的原理及代码实现（python）

灰度共生矩阵的原理及代码实现（python）1原理：灰度共生矩阵（GrayLevelCo-occurrenceMatrix，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。
Viraha_·2022-11-21 10:17

灰度共生矩阵的实现

灰度共生矩阵，GrayLevelCo-occurrenceMatrix,简写为GLCM由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象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
IT修道者·2022-11-21 10:17

图像识别（一） 之 灰度共生矩阵（GLDM）

1.计算方法如上图，GLCM（i,j）的值呢就是I中像素为i,像素为j的有有多少和相邻的成对点。
奥利奥利奥利奥·2022-11-20 16:10

【图像特征提取】灰度共生矩阵GLCM

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-levelCo-occurrenceMatrix，GLCM）原理灰度共生矩阵可反映灰度值和空间分布情况
岁月漫长_·2022-11-19 22:02

glcm 与glcm feature，GLRLM and GLRLM_features

glcm与glcmfeature：参考：pyfeats/glcm.pyatmain·giakou4/pyfeats·GitHubRadiomicFeatures—pyradiomicsv3.0.1.post15
qq_478377515·2022-11-07 10:36

图像特征(三)——纹理特征(GLCM、LBP)

转载请注明出处https://mp.csdn.net/console/editor/html/105172768接续上一节内容(形状特征)，本文主要介绍纹理特征，并给出matlab上实现的demo。纹理特征纹理特征是一种全局特征，反映的是图像中同质现象的视觉特征，体现物体表面的具有缓慢变换或周期性变化的表面组织结构排列属性。图像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。另外，局
gloria_iris·2022-11-02 09:43

图像特征——纹理特征

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4.1.1GLCM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
一只丁小丁呐·2022-09-14 07:17

人工智能和计算机视觉(4)-纹理分割

通过使用灰度共生矩阵(GLCM)查看图片的模式或纹理，将图片分成组(区域)。案例灰度共生矩阵(GLCM)三种不同的共生矩阵的灰度图像。
醉一心·2022-08-10 07:13

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-LevelCo-occurrenceMatrix）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）。该矩阵中的元素值表示灰度级之间联合条件概率密度P（i,j|d,θ），即在给定空间距离d和方向θ时，灰度以i为起始点（行
ShaderJoy·2022-02-13 07:54

基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的SVM分类实现

基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的SVM分类实现源码地址：https://github.com/Grootzz/GLCM-SVM@[toc]图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、
安公子_·2021-06-23 23:43

【图像处理】——Python实现图像特征提取&BP神经网络实现图像二分类

目录一、图像特征提取二、BP实现图像二分类1、输入层、隐层、输出层结点个数设置（1）onehot码（假设是n分类问题）(2)一个输出，输出层结点为1一、图像特征提取图像具有灰度特征、GLCM特征、Huments
有情怀的机械男·2020-10-13 16:38

《图像纹理特征提取方法综述》论文笔记

实践证明，GLCM在该家族中一支独秀，具有旺盛的生命力；其次是半方差图方法。以下主要阐述前两种方法。此外，纹理谱方法，比
PParis·2020-09-13 16:49

纹理特征分析的灰度共生矩阵（GLCM）

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。因此描述一种纹理包
Donald-Hu·2020-08-24 21:50

纹理特征分析的灰度共生矩阵（GLCM）

http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8659225
searching555·2020-08-24 02:40

灰度共生矩阵

灰度共生矩阵灰度共生矩阵，GrayLevelCo-occurrenceMatrix,简写为GLCM由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系
juslly·2020-08-23 17:59

灰度图像特征提取之统计方式详解

得出灰度共生矩阵后，利用灰度共生矩阵（GLCM）计算
weixin_43812135·2020-08-18 05:41

【图像处理】——纹理特征提取方法（LBP局部二值模式和GLCM灰度共生矩阵）

纹理特征提取方法局部二值模式（LBP）(结构法)Localbinarypatterns原理将像素点的邻域八个像素点与中心像素点值进行比较，大于设为1，小于设为0，这样就会得到一个邻域值为1和0的格子，将这八个值按照一定的规则排列成一个二进制的数字，并且转换为十进制作为中心像素的灰度值，对每一个像素点进行该操作，这样就得到了图像的LBP特征几种形式方形邻域中心像素点方形邻域八个像素格的值进行比较，大
有情怀的机械男·2020-08-08 20:40

计算机视觉：常见特征

颜色特征描述方法：颜色直方图颜色集颜色矩颜色聚合向量颜色相关图纹理特征描述方法：统计方法（共生矩阵）GLCM（2，1）值为3说明有3对灰度为2和1的像素对角相邻。
zzig·2020-08-08 19:25

灰度共生矩阵（GLCM）

转载：http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/20528997灰度共生矩阵灰度共生矩阵法，顾名思义，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算这个共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征（纹理的定义仍是难点）。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础
maxime2046·2020-08-03 19:55

ImageNet和CNN可以帮助医学图像的识别吗?

在典型的图像分类和识别问题中，通常有两个重要的步骤，一个是特征提取，常见的有GLCM,HOG,LBP,HaarWavelet,一个是分类器，例如SVM,RandomForest,NeuronNetwork
Jeofu·2020-07-09 08:29

灰度共生矩阵GLCM分析

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。因此描述一种纹理包
weixin_30411819·2020-07-08 13:59

灰度共生矩阵及其统计量使用

Ulaby等人研究发现：在基GLCM的14个纹理特征中，仅有4个特征是不相关的，这4个特征即便
一光年的梦·2020-07-07 21:19

本遥感影像博文相关汇总（至2020年4月）

（python）GDALpythongdal帮助文档pythongdal离线文档pyshp读写shapefile影像处理常用机器学习遥感与其他数据集高分二号影像预处理遥感预处理—拉伸提取灰度共生矩阵（GLCM
李上花开·2020-07-07 18:18
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