參考
首先是條件：距離和角度（或者x方向距離，y方向距離）。
假設原圖灰度級為l。（原圖大小不重要）
灰度共生矩陣是乙個 lxl 大小的概率統計矩陣，每個點的值為滿足位置條件的「灰度對」概率大小(最後會歸一化)。
歸一化前，設這個矩陣中座標為（p,q）的點處值為num，則表示原圖中滿足條件的灰度對(p,q)有num個，即位置關係滿足「條件」的灰度為p和q的畫素對個數為num
舉例說明：原圖a灰度級16壓縮為4
圖e-g為三個灰度共生矩陣，a為x方向偏移距離，b為y方向偏移距離，0-3表示壓縮後的灰度級，結合圖b-d可以輸出每對灰度(p,q)在x,y偏移距離為(a,b)時的「灰度對」個數
灰度共生矩陣
灰度共生矩陣，指的是一種通過研究灰度的空間相關特性來描述紋理的常用方法。1973年haralick等人提出了用灰度共生矩陣來描述紋理特徵。由於紋理是由灰度分布在空間位置上反覆出現而形成的，因而在影象空間中相隔某距離的兩畫素之間會存在一定的灰度關係，即影象中灰度的空間相關特性。灰度 假設是0到255 ...
灰度共生矩陣 GLCM
灰度共生矩陣法 glcm,gray level co occurrence matrix 就是通過計算灰度影象得到它的共生矩陣，然後透過計算該共生矩陣得到矩陣的部分特徵值，來分別代表影象的某些紋理特徵 紋理的定義仍是難點 灰度共生矩陣能反映影象灰度關於方向 相鄰間隔 變化幅度等綜合資訊，它是分析影象...
OpenCV22（灰度共現矩陣 灰度共生矩陣）
理解它的最好辦法，就是我們來一起算一次。灰度共現 共生矩陣，其上元素，是灰度影象中某種形狀的畫素對，在全圖中出現的次數 或者是概率 不理解？沒關係，一會就明白了 可以用作影象的一種特徵，藉以區分不同的影象。灰度共現矩陣是方陣，矩陣的行數是影象灰度的等級。不理解？沒關係 ok，開始做題。假設乙個影象的...