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skimageほとんどの画像解析作業にライブラリを使用しています。

RGB 画像があり、画像から、、などのtexture特徴を抽出するつもりです。entropyenergyhomogeneitycontrast

以下は、私が実行している手順です。

from skimage import io, color, feature
from skimage.filters import rank
rgbImg = io.imread(imgFlNm)
grayImg = color.rgb2gray(rgbImg)
print(grayImg.shape)  # (667,1000), a 2 dimensional grayscale image

glcm = feature.greycomatrix(grayImg, [1], [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4])
print(glcm.shape) # (256, 256, 1, 4)

rank.entropy(glcm, disk(5)) # throws an error since entropy expects a 2-D array in its arguments

rank.entropy(grayImg, disk(5)) # given an output.

私の質問は、グレースケール画像から（直接）計算されたエントロピーは、GLCM（テクスチャ機能）から抽出されたエントロピー機能と同じですか？

そうでない場合、画像からすべてのテクスチャ機能を抽出する正しい方法は何ですか?

注：私はすでに言及しました：

エントロピー - スカイイメージ

GLCM - テクスチャ機能

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2 に答える 2

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from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

    dis = (greycoprops(glcm, 'dissimilarity'))
    plt.hist(dis.ravel(), normed=True, bins=256, range=(0, 30),facecolor='0.5');plt.show()
于 2017-01-03T20:45:22.663 に答える