誰有灰度共生矩陣的Matlab代碼?

1、只要成圖顯示就直接使用imagesc函數(shù)，不需要對系數(shù)矩陣做任何處理，當然前提是你的小波系數(shù)是實數(shù)。

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2、沒見你的程序代碼，不知用的啥命令，但是，若用corrcoef命令，句式[r，p]=corroef(a)時，r中的數(shù)值可能會出現(xiàn)負值。

3、例9-14 矩陣四叉樹分解。 173例9-15 圖像的四叉樹分解。 173例9-16 計算圖像的局部最大差值。 175例9-17 計算圖像的局部標準差。 175例9-18 計算圖像的局部熵。 176例9-19 計算矩陣的灰度共生矩陣。

4、你可以將這些圖片按順序命名，然后使用一個循環(huán)逐個讀取數(shù)據(jù)，最后cat成一個三維數(shù)組。

5、matlab提供了現(xiàn)成的函數(shù) graycomatrix生成共生矩陣 graycoprops計算其特征值 具體用法：glcm = graycomatrix(I)通過計算具有灰度級i和灰度級j的像素對在水平方向相鄰出現(xiàn)的頻繁程度。

python中有沒有求灰度共生矩陣的函數(shù)

用它放在I上，就發(fā)現(xiàn)一共可以有12組(i，j)，全部的情況當然有4^2=16種組合了，統(tǒng)計每種情況的出現(xiàn)的次數(shù)，放在格子里就好了 具體結(jié)果看圖，就是紅色的矩陣。

灰度共生矩陣法(GLCM， Gray-level co-occurrence matrix)，就是通過計算灰度圖像得到它的共生矩陣，然后透過計算該共生矩陣得到矩陣的部分特征值，來分別代表圖像的某些紋理特征(紋理的定義仍是難點)。

灰度共生矩陣應(yīng)用到segnet網(wǎng)絡(luò)操作方法?；叶裙采仃囀巧婕跋袼鼐嚯x和角度的矩陣函數(shù)，它通過計算圖像中一定距離和一定方向的兩點灰度之間的相關(guān)性，來反映圖像在方向、間隔、變化幅度及快慢上的綜合信息。

有。python軟件中，是可以使用transpower函數(shù)的，Python由荷蘭數(shù)學和計算機科學研究學會的GuidovanRossum于1990年代初設(shè)計，作為一門叫做ABC語言的替代品。

cov(a，b)，corrcoef(a，b)數(shù)組a和b的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù) a.diagonal()查看矩陣a對角線上的元素a.trace()計算矩陣a的跡，即對角線元素之和 以上就是numpy中的常見函數(shù)。更多Python學習推薦：PyThon學習網(wǎng)教學中心。

對一張圖片進行特征提取的具體算法和程序。越具體越好。感謝,例如算...

步驟2： 使用圖像分割算法，將森林樹木與背景分離出來，可以使用基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法或者基于邊緣的分割方法等。

不知道你是要獲得圖像的各個位平面（0-1二值圖像）還是對圖像進行二值化得到0-1圖像 如果是提取位平面，那語句bitget(A，i)即可，其中A表示某個灰度圖像，i表示第i位，一般可取0-8任一值。

Dlib內(nèi)容涵蓋機器學習、圖像處理、數(shù)值算法、數(shù)據(jù)壓縮等等，涉獵甚廣。更重要的是，Dlib的文檔非常完善，例子非常豐富。