Python 计算纹理特征的灰度共生矩阵

简介：
本文章介绍了使用Python编程语言来计算图像纹理特征中的一个重要方法——灰度共生矩阵（GLCM），包括其原理及实现步骤。 今天学习了数字图像处理课程，并且了解到了灰度共生矩阵的概念。根据百度百科的介绍：灰度直方图是对图像上单个像素具有某个特定灰度值进行统计的结果，而灰度共生矩阵则是对图像中保持一定距离的两个像素分别具有某特定灰度值的情况进行统计得出的数据。 具体来说，在一个大小为N×N的图像中选取任意一点（x, y）以及偏离它的另一点(x+a, y+b)，设这两点对应的灰度值分别为(g1，g2)。当让点 (x, y) 在整个画面上移动时，可以得到各种不同的(g1，g2)组合。如果灰度级数为k，则所有可能的（g1，g2）组合共有 k 的平方种。 对于整幅图像而言，统计每一种(g1，g2)值出现的具体次数，并排列成一个方阵。接着将这些数值归一化处理，即用总的 (g1, g2) 出现次数作为分母进行概率计算P。