問題タブ [glcm]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
java - GLCMによる画像処理
グレーレベル共起行列 (GLCM) から均一性、相関、コントラスト、およびエネルギー テクスチャ機能を抽出する必要があります。
Java実装のこれらのテクスチャ機能を計算できる簡単なアルゴリズムを誰か教えてもらえますか?
image - GLCM Matrix による画像解析
選択した領域の GLCM テクスチャを計算する必要がある画像があります。どうすればこれを計算できますか？灰色の領域についてのみGLCMを計算する必要があります。
c++ - 色とテクスチャの機能を表す特定の機能記述子はありますか?
この論文では、同様の特徴抽出プロセスを実装したいと考えています。つまり、抽出された特徴を画像 (およびおそらく形状) の色とテクスチャの属性に関連付けたいと考えています。
画像の関心領域は既にセグメント化されています。しかし、OpenCV のどの機能記述子 (エクストラクタ) が適切か判断できません。(つまり、どの記述子が色とテクスチャの特徴を与えるか)。
質問:
- 色とテクスチャの特徴を表す/検出する特徴記述子 (SIFT、SURF、ORB、FREAK、BRIEF など) はありますか?
または、手動で実行/コーディング/計算する必要がありますか? - テクスチャ機能に関しては、グレー レベル共起マトリックス (GLCM) を使用して実現されると言われていますが、OpenCV はこのクラスをサポートしなくなりました (非推奨)。これに関してOpenCVが提供する他の選択肢はありますか?
分類に使用する機能記述子を探すのに行き詰まっています。例とコードの実装、疑似コード、または適切なリファレンス (初心者向け) が役立ちます。
r - マトリックスからのハラリック テクスチャ機能の計算
この正規化されたグレーレベル共起行列 (GLCM) があります。
Haralick の後でさまざまなテクスチャの特徴を計算したい: Haralick et al. 1973年、p。619 (PDF警告)
たとえばASMをどのように計算できますか
正規化されたグレートーンの空間依存行列p(i,j)の (i,j)番目のエントリはどこですか?
matlab - Matlab-画像に長方形を配置
画像にスライディング ウィンドウがあります。そのウィンドウ内の平均強度が > 210 の場合、そのウィンドウで GLCM フィーチャが計算されます。GLCM 機能が if ステートメントの条件を満たしている場合、このスライディング ウィンドウの周りに四角形を描画する必要があります。次のコードを使用してこれを試しましたが、長方形が画像上の正しい位置にありません。四角形を描画するコードを間違った場所に置いたのか、それとも間違った座標を渡したのかわかりません。誰でもこれで私を助けてくれますか?
r - R のトリプル for ループでの最新のマルチコア コンピューティング
488 個のラスター ファイルで GLCM を計算したいと考えています。膨大な計算時間がかかるため、マルチコア プロセッサ (AMD Phenom II 6 コア) のすべてのパワーを使用したいと考えています。
インターネットで R のマルチコア ソリューションを検索しましたが、最新のものを見つけることができませんでした。だから誰かが私を助けてくれることを願っています。
matlab - GLCM でスライディング ウィンドウを使用する
関数を使用して、MatLab のグレイレベル共生行列 (GLCM) からさまざまな画像の特徴を計算しようとしていgraycomatrixます。
graycomatrix を使用した例
単純な例よりも大きな画像 (たとえば 640x480) と 5x5 のスライディング ウィンドウ サイズを想定して、この関数を一連のサブウィンドウに適用するにはどうすればよいですか?
c++ - opencv2 の GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix)
従来の機能である GLCM は、opencv2 ではまだ実行されません。次のコードを使用します。
私はすでに名前空間 cv::CvGLCM* glcm = cv::cvCreateGLCM(grayIm,.... を使用しようとしましたが、変更はありません:/
これに関するヘルプは大歓迎です!
python - graycomatrix scikit-image pythonのレベルパラメータ
scikit-image ツールを使用して、Matlab の画像処理アルゴリズムを Python に移行しています。また、 graycomatrixを使用してグレーレベル共起行列 ( GLCM ) を計算しています。パラメータが強度画像の最大値よりも小さい場合は問題があります( )。例えば：levelsimage.max()
出力は次のとおりです。
これは正しい、4x4 マトリックスです。しかし、 の場合levels=3、GLCM を計算できず、エラーは次のとおりです。
そしてもちろん...エラーが発生しますが、レベルが 未満の GLCM (3x3 マトリックス) を計算できるはずですimage.max()。たとえば、次の場合:
次の GLCM を取得する必要があります (Matlab で実行できます)。
巨大な画像を扱うときは、計算時間を短縮するために GLCM のレベルを下げます。に何か問題がありますか、greycomatrixそれとも私の考えが間違っていますか? 前もって感謝します。
image-processing - グレー レベル共起行列 (GLCM) の計算
GLCM は、参照ピクセルと隣接ピクセルと呼ばれる、一度に 2 つのピクセル間の関係を考慮します。隣接ピクセルの選択に基づいて、一般に 4 つの異なるグレイ レベル共生行列 (GLCM) を画像に対して計算できます。
隣接ピクセルの選択は次のとおりです。
GLCM に関する優れた詳細な説明は、こちら(元のリンク) にあります。
私の質問は、「グレー スケール イメージ」のグレー レベル共起行列 (GLCM) を計算するときに、イメージ ピクセルの 3 つの強度値すべてを考慮する必要があるかどうかです。
例として、2 ピクセルの画像を考えます。
グレースケール画像の GLCM を計算するとき、ピクセルの 3 つの強度値すべてを考慮する必要がありますか?
例-参照ピクセルが（x、y）で、その隣接ピクセルが（x + 1、y）の場合、その右側のピクセル
次のように強度レベルの発生を個別に考慮する必要がありますか?
または、ピクセルの3つの強度値がすべて次のように同じであると仮定して、各ピクセルから1つの強度値を考慮することはできますか?
正しい方法はどれですか？4 つの近隣すべてに適用できますか?