灰度共生矩阵GLCM的matlab代码实现

glcm matlab代码论文名称为“多点地统计的两种参数优化方法” 本文介绍了两种MPS参数优化方法的程序代码。 基于GLCM的方法的源代码是用MATLAB编写的，而深度学习程序代码是用c＃.Net编写的。 1.基于GLCM的方法主程序是“ GLCM_Method.m”，它取决于“ GrayCoMatrix.m”和“ HsimSimilarity.m”。 基于GLCM的方法中使用的第三方代码包含“ sort_nat.m”，“ rotateticklabel.m”。 2.基于深度学习的方法主程序是基于ML.Net的“ Program.cs”。该程序包含代码文件，例如“ Preprocessing_ImageFolder”，“ ImageNetData.cs”，“ MyDataTable.cs”等。 。 在使用这些程序之前，请解压缩两个压缩文件“ demo data.rar”和“ ML_Assets.rar”。 文件“ demo data.rar”包含了本文使用的数据，包括训练图像通道的实现以及基于Snesim和simpat获得的分类。

该存储库是GLCM的C ++源代码，在我了解GLCM（灰色共生矩阵）的理论之后，它是基于OpenCV库的。 GLCM的理论 我写了一个关于GLCM理论的博客。 这是网址： : 文件介绍 src-源代码路径 glcm.h-GLCM算法的头文件源代码 glcm.cpp-GLCM算法的C ++源代码 main.cpp-GLCM算法的测试程序的源代码 lib-动态链接库的生成路径 image-算法测试程序的图像路径 CMakeLists.txt-此项目的CMake文件 生成该项目的教程 1.我的工作环境 操作系统：Ubuntu 14.04 LTS OpenCV版本：2.4.9 cmake命令之前的条件： 已经完成了OpenCVmake＆make install 已经完成CMake的make＆make install 此外，我还写了有关如何在Ubuntu 14.04中安装OpenCV

纹理提取，包括基于GLCM的纹理特征提取算法

基于LBP特征提取和GLCM特征提取的纹理图像分割仿真，matlab2021a仿真测试。

利用灰度共生矩阵提取图像的纹理信息，包括熵，相关性，矩等。可以为图像的后处理提供纹理特征。适合初学者使用。代码用matlab进行编程。

glcm matlab代码灰度共生矩阵（GLCM） Matlab代码和PDF实现UiO的Digital Image Analysis类INF9305必需的GLCM功能。

灰度共生矩阵（GLCM） 这是C / C ++（OpenCV）中的灰度共生矩阵（GLCM）的实现。 它是在基于Ubuntu的发行版中使用OpenCV 3.4.0编译的。 该算法提取了22个特征，由Avinash Uppuluri提出。 原始代码（在MATLAB中）可以在以下位置找到： : 22个功能¹： 自相关：[2]（自动） 对比：MATLAB / [1,2]（对照） 关联：MATLAB（Corrm） 相关：[1,2]（Corrp） 群集突出：[2]（cprom） 群集阴影：[2]（cshad） 相异度：[2]（dissi） 能量：MATLAB / [1,2]（能量） 熵：[2]（熵） 同质性：MATLAB（homom） 同质性：[2]（均一） 最大机率：[2]（maxpr） 平方和：方差[1]（sosvh） 平均总和[1]（精简） 总方差[1]（svarh） 总和熵[1]（正

利用灰度共生矩阵计算纹理特征，详见http://blog.csdn.net/vipxuliang/article/details/38012413

opencv4支持的图像GLCM函数，包含cpp和.h。Mat取代原有IplImage，节省编译时间