在Python中,可以使用PIL库(Python Imaging Library)来实现窗口大小计算的缩放共生矩阵。
缩放共生矩阵(Scaled Co-occurrence Matrix)是一种用于描述图像纹理特征的统计方法。它通过计算不同尺度的图像块的共生矩阵,来获取图像的纹理信息。
具体步骤如下:
from PIL import Image
import numpy as np
image = Image.open('image.jpg').convert('L')
scale = 0.5
window_size = 5
scaled_image = image.resize((int(image.width*scale), int(image.height*scale)))
image_array = np.array(scaled_image)
co_occurrence_matrix = np.zeros((256, 256))
for i in range(window_size, image_array.shape[0]-window_size):
for j in range(window_size, image_array.shape[1]-window_size):
window = image_array[i-window_size:i+window_size+1, j-window_size:j+window_size+1]
co_occurrence_matrix[window[window_size, window_size], window[window_size, window_size+1]] += 1
co_occurrence_matrix /= np.sum(co_occurrence_matrix)
print(co_occurrence_matrix)
应用场景:缩放共生矩阵可以应用于图像纹理分类、图像识别、图像分割等领域。
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