問題タブ [glcm]

Geostatistical テクスチャを使用してリモート センシング データを分類したいのですが、必要な結果が得られるパッケージが見つかりません。スペクトル データで使用できるように、ラスター タイプの出力を生成する必要があります。 （TMなど）Rでこれを何日も検索しましたが、何も役に立ちません。だから私はあなたの助けが必要です。

スライディング ウィンドウを使用して、画像に対して何らかの操作 (GLCM) を計算したいと考えています。それを達成するためのコードは次のとおりです。

動作しますが、2 つの for ループは非常に高価です。速度を上げたいので、Web を見回して、as_strideトリックを使用しようとしました。

たとえば、最初のウィンドウの GLCM を計算するには:

すべてのスライディング ウィンドウを次のように適用しようとしました。

しかし、この場合、 にはas butなどy[:,:]はありません。( greycomatrix関数で必要とされる)を維持しながら、すべてのサブセットをスマートに反復処理する方法が見つかりません。ndim==2y[0,0]ndim==4ndim == 2

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私はravelを使用して1Dベクトルで作業しようとしたので、forループは1つだけです。これはコードです：

処理時間が増える…

これは私のどこかでの非常に単純な間違いだと確信しています! しかし、Matlab のgraycomatrix関数を使用すると、期待した結果が得られません。私が期待する行列出力の代わりに、常に 8 x 8 (ほぼ) ゼロの行列が得られ、エントリは右下に 1 つ (通常は 16 に等しい) です。デフォルト設定を変更したり、「オフセット」を使用したりしていないので、何が問題なのかよくわかりません。

画像を異なるボックスに分割し、それぞれのボックスで GLCM を実行する方法はありますか? たとえば、1000 x 1000 の画像を 50 個の 20 x 20 ボックスに分割します。

均一性を示す画像の領域を特定し、分析をローカライズしようとしています。blockproc を使用してこれを行うことができると思いますが、GLCM コードを実行するように「楽しい」関数を作成する方法がわかりません。どうもありがとう。

Python 2.7.9 と scikit イメージ ライブラリを使用しています。featureフォルダにgreycomatrix.pyskimage.feature.greycomatrixなどのファイルが無いため使用できません。この機能が利用可能であると書かれているため、ドキュメントは間違っているようです。module attribute has no object feature というエラーが表示されます。この目標を達成するのに役立つ Python の他の画像処理ライブラリはありますか?

GLCM を使用してセグメント化された画像 (マンモグラム画像) の特徴を抽出しました

SVMを使って分類したいのですが、処理方法を教えてください

MATLABでGLCMを試していましたが、画像を1つずつフィードする必要があり、永遠にかかります。大量の画像、たとえば 1,000 を GLCM にフィードできる方法はありますか? そのようなループを書く方法は？