glcm

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Matlabで画像のGLCMを表示したいとします。これまでのところ私は試したことがあり、統計にしか到達できませんでした。 I = imread('cameraman.tif'); glcm1 = graycomatrix(I); Stats = graycoprops(glcm1); これで統計が得られます。統計=私が欲しいもの Contrast: 0.5006 Correlation

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GLCM計算のためのPythonのスライディングウィンドウ

GLCMアルゴリズムを使用して衛星画像でテクスチャ解析をしようとしています。シキット画像のドキュメントは非常に役立ちますが、GLCMの計算には、画像上にウィンドウサイズをループする必要があります。これはPythonでは遅すぎます。私はスライディングウインドウについてのstackoverflowに関する多くの記事を見つけましたが、計算はこれまでどおりです。私は下に示す例を持っている、それは動作します

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Python：非長方形領域のGLCMを取る

私は、スーパーピクセルで画像を分割するためにskimageのSLIC実装を使用しています。私はGLCMを使って分類問題のためにこれらのスーパーピクセルから追加の特徴を抽出したいと思っています。これらのスーパーピクセルは長方形ではありません。 MATLABではピクセルをNaNに設定でき、アルゴリズムによって無視されます（link）。これを使用してスーパーピクセルの周囲に枠線を作成し、未使用のピクセル

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非矩形の画像領域にスキマージを使用する

画像の一部で、矩形ではないGLCMを計算したいと考えています。これについてどうすればいいですか？私は気にしないイメージの部分をゼロにするマスキング手順を作成しました。イメージのゼロ部分を考慮せずにこの「マスクされた」イメージをどのように取るかわかりません。ご協力いただきありがとうございます。

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Python：Extract GLGCM features

GLGCM (Gray Level Gradient Based Co-occurrence Matrix)と呼ばれるタイプのテクスチャフィーチャがあり、異なるイメージグラジエントが互いにどのように共存するかに関する情報をキャプチャします。 GLGCMは通常のGLCMとは異なります。 PythonでGLGCMの実装が見つかりましたか？

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GLCM機能を使用したSVM分類器

私のプロジェクトは、MATLABのSVM分類器を使用する急性脳卒中分類です。下のスクリーンショットは、svmクラシファイアのトレーニングデータとして知られているglcmを使用した急性脳卒中（21人の患者）と正常な脳（6人の患者）の13個の特徴抽出を示しています。次のスクリーンショットは、トレーニングデータのYまたはグループを示しています。これは私が使用していたコードとそのショーエラーです。

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Matlabで複合double型からdouble型に変換する

glcmメソッドを使って特徴抽出を行っています。 glcm出力は 'struct'型ですが、出力はdouble型にする必要があります。私は以下に示すいくつかのコードを使用して変換しようとしました。 Fetrain1コードを取得するには srcFile = dir('D: datatest\*.png'); fetest1 = []; %or fetrain1 for b = 1:length

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前に抽出した画像をコールバック（表示）する方法は？

私は分類のためにGLCMとk-nnを使って特徴抽出を行った。私が今必要とするのは、画像が間違って分類された理由を分析するためのトラブルシューティングです。私は、テストデータの最近傍を表示したい、それだけではないように、以下のポイント：が、私はその画像（テスト）に最も近いが、それは簡単ですので、理由を知りたい画像を表示したいですお互いに最も近い画像（視覚的に）です。しかし、ここに私の問題がある、私

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グレーレベル共起行列

私はwikipediaの公式でGLCMメソッドを実装しようとしていますが、私はMATLABのインデックス問題のためにGLCMを満たす問題があります。また、グレイレベルの数を減らすためにNitdepthQuantisationを使用しましたが、現在はフル8ビットを使用しています。 function [C] = GLCM(img, level, theta, delta) % Quantisat

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PythonのGreycomatrix（NaN'sを含む）

私は選択したMRI画像から不規則な関心領域を持っています。私はskimage.feature.greycomatrixライブラリを使って、画像上で共起分析をしたいと思います。しかし、私のROIは形が不規則です。画像の数が少ない配列に0を保持すると、誤った灰色の共起分析が行われ、私はそれらをNaNにしました。しかし、greycomatrixは、NaNの数字の配列を解析できません。誰かがこの問題を経験