灰度共生矩阵特征提取（灰度共生矩阵特征提取python）
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这个灰度共生矩阵怎么求啊,什么都没告诉
位置算子给出了，就是右边或左边的一个像素，两种都一样，就是图中的蓝色的椭圆形。
灰度直方图是对图像上单个象素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。
NumLevels：整数，说明I中进行灰度缩放的灰度级数目。例如，如果NumLevel设为8，则共生矩阵缩放I中的灰度值使它们为1到8之间的整数。灰度级的数目决定了共生矩阵glcm的尺寸。缺省情况：数字图像：8；二进制图像：2。
灰度差即对比度大的象素对越多，这个值越大。灰度共生矩阵中远离对角线的元素值越大，CON越大。逆差距（HOM）：反映图像纹理的同质性，度量图像纹理局部变化的多少。
如果灰度共生矩阵对角元素有较大值，IDM就会取较大的值。因此连续灰度的图像会有较大IDM值。逆差矩： 反映图像纹理的同质性，度量图像纹理局部变化的多少。其值大则说明图像纹理的不同区域间缺少变化，局部非常均匀。
共生矩阵的介绍
当对象的纹理越均匀时，灰度共生矩阵熵值就越大； 反之，当纹理紧密或者稀疏时，灰度共生矩阵熵值就越小。经过反复比较，多次分析，最后确定 GLCM Entropy≤ 1。
Haralick et al.（1973）提出的灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种应用广泛的纹理分析技术，通过计算影像统计特性，来表达其灰度密度分布规律。
影像纹理分析包括基于共生矩阵的纹理参量分析和基于频谱的谱分析等。对于前者，目前用的较多的是马尔柯夫随机场 （ MRF） 。
灰度共生矩阵的介绍
1、常见的统计量有：能量、对比度、熵、均匀性、均值、方差、非相似度、相关性。它们从不同的角度反映了 影像的灰度分布、信息量及纹理粗细度。
2、当对象的纹理越均匀时，灰度共生矩阵熵值就越大； 反之，当纹理紧密或者稀疏时，灰度共生矩阵熵值就越小。经过反复比较，多次分析，最后确定 GLCM Entropy≤ 1。
3、主要纹理特征计算有：对数变差函数、平均欧式距法（一阶）、方差法（二阶）、斜度（三阶）、峰度（四阶）和共生矩阵法。
MATLAB的“graycomatrix”的用法是什么?
你的图片读进去之后是I是个三维数据，而 graycomatrix 输入需要为两维。
的图像处理工具箱是有这两个函数的，如果没有估计是你安装不全所致。
首先，介绍goto/from的用法：在一个subsystem中放置一个goto，goto与一个经过运算后的输入信号连接；对goto中的tag命名，在tag visibility选择local/scope/global类型。
