包含多种常用的纹理特征提取函数，如Gabor滤波、GMRF、分型盒维数、灰度差分统计GLDS、灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP等六种方法。可结合实际情况使用。
2021-05-11 11:42:13
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主要介绍了python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-05-11 11:09:09
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修改了opencv的Grey Level Co-occurrence Matrix算法(texture.cpp)，是一个简单的示例。
2021-05-10 12:04:18
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6种常用纹理特征提取方法：LBP、GLCM、GLDS、GMRF、Gabor等
纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。
2021-04-14 20:44:26
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训练集包括10种叶片，每种叶片20张图片，训练集数据为这200幅图片计算得到的叶片特征数据，每张图片提取10种形状特征参数和6种纹理特征参数，测试集特征参数和训练集数据一样，经过经典算法稀疏表示SRC训练，得到准确率和混淆矩阵图
2021-04-14 16:08:12
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用统计方式对灰度图像进行纹理特征提取。构造灰度共生矩阵，通过灰度共生矩阵计算纹理特征。本方式提取四个互不相关的特征，纹理角二阶矩、纹理熵、对比度、均匀性。
2021-04-11 11:06:16
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