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    文件類型: .m
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    發布日期: 2021-05-15
  • 語言: Matlab
  • 標簽: 機器視覺??

資源簡介

灰度共生矩陣作為機器視覺檢測的方法之一，在最近幾年被廣泛使用。灰度共生矩陣主要在有三個辨別力最好的特征：對比度、熵和相關性，以上三種方法都是能量的體現

資源截圖

代碼片段和文件信息 

a=imread（‘C:\Users\Administrator\Desktop\***.jpg‘）;%直接輸入圖片路徑
%輸入圖片必須為M*N*3數組類型的圖片
%figureimshow（a）title（‘原始圖像‘）
HSI=rgb2hsv（a）;
%figureimshow（HSI）title（‘HSI彩色圖像‘）
HSIG=rgb2gray（HSI）;?????%hsig;灰度圖像
%figureimshow（HSIG）title（‘灰度圖像‘）
%imwrite（b‘雜草灰度圖像.bmp‘）;
%計算64位灰度共生矩陣
glcmsl=graycomatrix（HSIG‘numlevels‘64‘offset‘[0?1;-1?1;-1?0;-1?-1]）;
%紋理特征統計值（對比度、相關性、熵、平穩度、二階矩也叫能量）
stats=graycoprops（glcmsl{‘contrast‘‘correlation‘‘energy‘‘homogeneity‘}）;
ga1=glcmsl（::1）;???????????????????%0度
ga2=glcmsl（::2）;???????????????????%45度
ga3=glcmsl（::3）;???????????????????%90度
ga4=glcmsl（::4）;???????????????????%135度
energya1=0;energy

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