python中具有窗口大小计算的缩放共生矩阵_使用Python计算矩阵中具有相同值的数字_Python使列表中的每个矩阵具有相同的大小 - 腾讯云开发者社区

简介灰度共生矩阵法(GLCM， Gray-level co-occurrence matrix)，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征...GLCM 灰度共生矩阵定义灰度共生矩阵是一个统计描述影像中的一个局部区域或整个区域相邻象元或一定间距内两象元灰度呈现某种关系的矩阵。...统计方向，常用的统计方向为像素的 8 邻域方向：相关概念共生矩阵的大小在不对原图像灰度级别进行压缩的情况下，共生矩阵的大小为原图像灰度的级数的平方；在实际应用中，从纹理特征的计算效率以及共生矩阵的存储方面考虑...移动方向可以任意设定，通常为0°，45°，90°，135° 移动步长基准窗口中心像元和移动窗口中心像元的距离 (用像素表示) 特点共生矩阵是一个方阵，该方阵的大小取决于原始图像灰度的级数...基于GLCM的纹理分析需要综合考虑以下几个因素：图像的灰度级光谱波段不同特征值选择移动方向窗口大小和移动步长（基于像素GLCM计算中）示例棋盘格图像：定义两种方向 d 后，计算共生矩阵

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详解Python科学计算扩展库numpy中的矩阵运算（1）

首先解答上一篇文章中使用with关键字让你的Python代码更加Pythonic最后的习题，该题答案是False，原因在于内置函数sorted()的参数reverse=True时表示降序排序，而内置函数...--------------------分割线------------------- Python扩展库numpy提供了大量的矩阵运算，本文进行详细描述。...[[3, 5, 7]]) # 矩阵转置 >>> a_mat.T matrix([[3], [5], [7]]) # 矩阵形状 >>> a_mat.shape (1,...c_mat = np.matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]]) >>> c_mat matrix([[1, 5, 3], [2, 9, 6]]) # 纵向排序后的元素序号...matrix([[ 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5]]) ------------------分割线---------------- 今日习题：表达式10 ** 2 ** 3的值是什么

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纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵

(3) 计算特征值的参数选择计算特征值前，先选择计算过程中的一些参数：滑动窗口尺寸：一般选择5×5或7×7的滑动窗口进行计算特征值；注：后文笔者选择了6×6的窗口矩阵，只是随意进行举例说明，...单个窗口的灰度共生矩阵计算为了达到简单说明计算纹理特征值的目的，笔者此处做简要的假设：灰度被分为4阶，灰度阶从0–3；窗口大小为6 × 6；窗口A的灰度矩阵A如下： ?...这样，我们就已经计算得到了单个窗口的灰度共生矩阵的各个方向的矩阵，下面就要用刚才算出的矩阵计算灰度共生矩阵特征值。...单个窗口的灰度共生矩阵特征值的计算灰度共生矩阵理论的前辈Haralick等人用灰度共生矩阵提出了14中特征值，但由于灰度共生矩阵的计算量很大，所以为了简便，我们一般采用四个最常用的特征来提取图像的纹理特征...若共生矩阵中所有值都相等，取得最大值；若共生矩阵中的值不均匀，则其值会变得很小。求出该灰度共生矩阵各个方向的特征值后，再对这些特征值进行均值和方差的计算，这样处理就消除了方向分量对纹理特征的影响。

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【NLP CS224N笔记】Lecture 3 GloVe： Global Vectors for Word Representation

3. word2vec总结遍历语料库中的每个词预测每个词的上下文在每个窗口中计算梯度并做随机梯度下降。 III. 改进word2vec方法 1....按照word2vec思路，假设窗口大小为2（即左右长度），那么如果要计算I和like同时出现的概率，就得移动窗口遍历，然后每个窗口或者几个窗口都要进行一次参数更新。要知道，很多词串出现的频次是很高的。...使用该方法对上面三个句子进行统计的示例如下：为方便说明，假设窗口大小为1，那么遍历一遍语料库后可得到如下表格(或共生矩阵)： ?...这种方法简单易懂，但是实际上语料库非常庞大，这样得到的矩阵同样会非常大，且具有高稀疏性。另外每次需要添加新的word时，有需要重新计算一遍。 2....共生矩阵太大且稀疏的解决办法:SVD 共生矩阵太大且稀疏，很自然的一个想法是将该矩阵降维，用更加稠密的矩阵进行信息存储。那么如何降维呢？我们可以使用奇异值分解(SVD)，示意图如下。

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图像特征提取（颜色，纹理，形状）

对LBP特征向量进行提取的步骤如下：首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell），对于每个cell中的一个像素，将其环形邻域内的8个点（也可以是环形邻域多个点，如图 3‑4....（2）灰度共生矩阵灰度共生矩阵是另一种纹理特征提取方法，首先对于一幅图像定义一个方向（orientation）和一个以pixel为单位的步长(step)，灰度共生矩阵T（N×N），则定义M(i,...由于共生矩阵有方向和步长的组合定义，而决定频率的一个因素是对矩阵有贡献的像素数目，而这个数目要比总共数目少，且随着步长的增加而减少。因此所得到的共生矩阵是一个稀疏矩阵，所以灰度级划分N常常减少到8级。...如在水平方向上计算左右方向上像素的共生矩阵，则为对称共生矩阵。类似的，如果仅考虑当前像素单方向（左或右）上的像素，则称为非对称共生矩阵。 [43]T. Ojala, M....这里建立的坐标系在x坐标方向向右，y坐标方向向下，在图像中的每个点，用式3-8描述总梯度大小及方向。用Sobel算子进行边缘检测结果见图 3‑6所示。 ?

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基于灰度共生矩阵(GLCM)的图像纹理分析与提取

根据当前像素跟相邻像素位置不同，可以计算得到不同的共生矩阵，同时根据像素之间的距离不同会输出不同灰度共生矩阵。总结来说，有如下四种不同角度的灰度共生矩阵： ?...这样原来256x256大小的共生矩阵就可以改成256/8 * 256 /8 = 32x32的共生矩阵。...OpenCV计算灰度共生矩阵 OpenCV本身没有灰度共生矩阵的算法实现，所以需要对照自己编码实现，计算图像灰度共生矩阵，代码实现步骤如下：加载图像，灰度转创建灰度共生矩阵Mat对象计算灰度共生矩阵...提取图像对比度特征基于共生矩阵实现纹理特征计算，这里我用了比较简单的对比度计算来实现局部纹理特征提取、代码实现如下(局部窗口大小8x8、灰度级别256/32 =8个级别) int step = 256...135°的灰度共生矩阵，基于计算局部对比度提取纹理运行结果如下：测试一（左侧是输入图像、右侧135的对比度） ?

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A Texture-based Object Detection and an adaptive Model-based Classi cation

缩放空间受到基于模型的方法（模板匹配）的限制，该方法使用相机几何结构来调整模型的缩放。 A、局部图像熵与共生矩阵基于C.Shannon提出的信息论，确定了图像的局部信息含量。...或者，也可以使用基于共生矩阵的纹理测量，该矩阵使用专门为轿车和卡车（几何形状）的物体检测设计的测量。但是由于二阶统计量的计算，计算时间将显著增加。 ...在大小为且具有最大数量的不同灰度值的图像窗口I中，在给定距离内的参数角度下计算共现矩阵，如下所示纹理特征的计算在大多数应用中在四个方向（）和不同距离下执行旋转不变性是通过四个方向的矩阵的累加而获得的...通过计算不同距离上的矩阵来减少缩放方差的量。Haralick、Shunmugan和Dinstein提出了14种不同的统计特征，这些特征可以从共现矩阵中获得。...对于汽车和卡车等几何结构的典型纹理，已经发现14种测量中的4种最适合所需的物体检测。详细地说，根据不同角度和不同距离的共生矩阵计算的能量、对比度、熵和相关度量被组合起来检测这些纹理。

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灰度共生矩阵（附python代码）

灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法。...Haralick曾提出了14种基于灰度共生矩阵计算出来的统计量：即：能量、熵、对比度、均匀性、相关性、方差、和平均、和方差、和熵、差方差、差平均、差熵、相关信息测度以及最大相关系数。...后面好多的性质，都是在把这个矩阵计算出来之后再在这个基础上运算的，那些就不难了！...附加理解2：共生矩阵用两个位置的像素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特征，也反映具有同样亮度或者接近亮度的像素之间的位置分布特性，是有关图像亮度变化的二阶统计特征。...灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。

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特征提取——纹理特征

而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； lbp理论：原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为...灰度共生矩阵（GLCM，Gray-Level Co-occurrence Matrix）概念：灰度共生矩阵是涉及像素距离和角度的矩阵函数，它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性，来反映图像在...灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。...=red>各个尺度和方向上的纹理信息，同时在一定程度上降低了图像中光照变化和噪声的影响。...特点： 1、Gabor小波对于图像的边缘敏感 2、对光照不敏感 3、对图像旋转有一定适应性灰度共生矩阵opencv代码： // 0°灰度共生矩阵 void getGLCM0(Mat& src, Mat

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图像纹理特征总体简述

与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。...纹理特征的提取，一般都是通过设定一定大小的窗口，然后从中取得纹理特征。然而窗口的选择，存在着矛盾的要求：窗口设定大：纹理是一个区域概念，它必须通过空间上的一致性来体现。...这种方法通过实验，研究了共生矩阵中各种统计特性，最后得出灰度共生矩阵中的四个关键特征：能量、惯量、熵和相关性。...尽管GLCM提取的纹理特征具有较好的鉴别能力，但是这个方法在计算上是昂贵的，尤其是对于像素级的纹理分类更具有局限性。并且，GLCM的计算较为耗时，好在不断有研究人员对其提出改进。...尤其是灰度共生矩阵(GLCM)方法是公认有效方法，有较强的适应性与鲁棒性；缺点：与人类视觉模型脱节，缺少全局信息的利用，难以在研究纹理尺度之间像素的遗传或依赖关系；缺乏理论支撑；计算复杂度较高

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Word2Vec —— 深度学习的一小步，自然语言处理的一大步

我们想要为句子中的每个不重复单词创建单词词向量。 ? 现在来考虑一下如何赋值，我们希望可以用某种方式来表示这个单词和它的上下文、含义、语义。一种方法是创建一个共生矩阵。...共生矩阵是这样一种矩阵，它包含这个词在所有语料库（或训练集）中和所有其他词组合出现的次数。我们来看一下共生矩阵的样子。 ? ? 通过上面这个简单的共生矩阵的例子，我们可以获得很多相当有用的信息。...如果我们有 100 万个单词（在 NLP 的标准中并不是很多），我们将会有一个 100 万*100 万大小的矩阵，并且是非常稀疏的（大量 0 元素）。在存储效率方面这个显然不是最好的方案。...这个方程从本质上说，有一些概率 p 观察当前单词 wt 的大小为 c 的窗口内的特定单词。这个概率取决于当前单词 wt 和参数θ的一些设置（由我们的模型确定）。...现在，让我们坚持使用 the vanilla 定义，并将「上下文」分别将单词窗口定义为目标单词左侧和右侧。使用窗口大小为 1，我们就有了 (context, target) 对的数据集。

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纹理分析及其在医学成像中的应用

这些特征是从矩阵中计算出来的，表示强度i的像素在与另一强度j的特定空间关系中出现的频率。基于共生矩阵描述符通常比基于直方图的描述符更具区分性。...其中，灰度共生矩阵（GLCM）和灰度游程矩阵（GLRLM）是两种最常用的方法。 GLCM考虑两个像素之间的关系，并计算特定方向上所有可能的组合灰度值出现次数以及它们之间的距离。...在实践中，GLCM是针对多个方向和距离计算的，并且只保留那些针对所解决问题呈现最佳特征的。然而，GLCM（灰度共生矩阵）是最主要和最深入研究的纹理分析方法之一，有着广泛的应用。...估计多个模型参数的复杂性通常随着所考虑的窗口大小而增加，这使得基于模型的方法不如统计和频谱技术普遍。表IV总结了基于模型的方法及其应用。...在2D方法中，考虑到与相同大小的样本窗口相比，该窗口内强度的空间分布，与熵相关的不可预测度是在一个窗口中计算的。在[237]中，使用2D样本熵度量计算区分性和旋转不变纹理特征。

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基于灰度共生矩阵的纹理特征提取_灰度共生矩阵计算图解

灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法。...灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。...,源数据 // dst,输出矩阵,计算后的矩阵，即要求的灰度共生矩阵 // imgWidth, 图像宽度 // imgHeight, 图像高度 // 函数功能: 计算水平方向的灰度共生矩阵 //====...,源数据 // dst,输出矩阵,计算后的矩阵，即要求的灰度共生矩阵 // imgWidth, 图像宽度 // imgHeight, 图像高度 // 函数功能: 计算垂直方向的灰度共生矩阵 //====...16级，减小灰度共生矩阵的大小。

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别再@官方啦，10行代码给自己头像加国旗

在日常生活中，我们需要处理图片的地方有很多，像这次是加国旗，下次可能就是加个圣诞帽。不会PS怎么办，万能的python可以搞定一切。...python中图像处理的库有很多，这次就拿常见的两种来实现一下如何在自己公众号图片中加上国旗图案。顺便巩固一下这两个库的常见用法。...通过使用常量alpha在给定图像之间进行差值来创建新图像，两个图像必须具有相同的大小和模式，aplha为0则返回第一张图像的拷贝，为1则返回第二张图像的拷贝，可以去中间值来划分偏差如0.5 拷贝图像:...,box)#粘贴box大小的region到原先的图片对象中。...属性—指定窗口大小模式： cv2.WINDOW_AUTOSIZE：根据图像大小自动创建大小 cv2.WINDOW_NORMAL：窗口大小可调整 cv2.destoryAllWindows(窗口名) 删除任何建立的窗口

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【AI白身境】搞计算机视觉必备的OpenCV入门基础

作为一款优秀的计算机视觉库，在诸多方面都有着卓越的表现： 1.编程语言多数模块基于C++实现，少部分基于C语言实现，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口。...dims：表示矩阵M的维度，如2*3的矩阵为2维，3*4*5的矩阵为3维 data：uchar型的指针，指向内存中存放矩阵数据的一块内存 rows, cols：矩阵的行数、列数 type：表示了矩阵中元素的类型...channels：通道数量，若图像为RGB、HSV等三通道图像，则channels = 3；若图像为灰度图，则为单通道，则channels = 1 elemSize：矩阵中每一个元素的数据大小 elemSize...2.图像缩放 dst = cv2.resize(src,dsize,fx,fy) #dsize表示缩放大小...计算机视觉编程 OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现 OpenCV算法精解：基于Python与C++ 最后，推荐一下大家的Opencv学习路线。

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Word2Vec —— 深度学习的一小步，自然语言处理的一大步

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MSRA原班人马提出了30亿参数版本的Swin Transformer！

缩放余弦注意使得计算与块输入的振幅无关，并且注意值不太可能陷入极端。在本文的实验中，提出的两种技术不仅使训练过程更加稳定，而且提高了精度，特别是对于较大的模型。...其次，许多下游视觉任务，如目标检测和语义分割，需要高分辨率的输入图像或大的注意力窗口。低分辨率预训练和高分辨率微调之间的窗口大小变化可能相当大。...当在不同窗口大小之间转换时，预训练中学习的相对位置偏差矩阵用于通过双三次插值方法在微调中初始化不同大小的偏差矩阵。...如上表第一行所示，当通过双三次插值方法在更大的图像分辨率和窗口大小上直接测试预训练的ImageNet-1K模型（256×256图像，窗口大小为8×8）的精度时，精度显著下降。 3.2....网络生成任意相对坐标的偏差值，因此可以自然地转换为具有任意不同窗口大小的微调任务。

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图像纹理——灰度共生矩阵

1.灰度共生矩阵生成原理灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法...Haralick曾提出了14种基于灰度共生矩阵计算出来的统计量：即：能量、熵、对比度、均匀性、相关性、方差、和平均、和方差、和熵、差方差、差平均、差熵、相关信息测度以及最大相关系数。...距离(a,b)的取值不同，灰度共生矩阵中的值不同。a和b的取值要根据纹理周期分布的特征来选择，对于较细的纹理，选取(1,0),(1,1),(2,0)等这样的值是有必要的。...共生矩阵实际上是两个像素点的联合直方图，对于图像中细而规则的纹理，成对像素点的二维直方图倾向于均匀分布；对于粗而规则的纹理，则倾向于最对角分布。...#define GLCM_DIS 3 //灰度共生矩阵的统计距离 #define GLCM_CLASS 16 //计算灰度共生矩阵的图像灰度值等级化 typedef enum GLCM_ANGLE

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计算机视觉 OpenCV Android | SURF特征检测（ing）

，从而分辨出它们是否具有相似性）而且特征对对象的旋转、缩放、光照等具有不变性。...计算量比较大，运行速度比较慢的缺点； SURF具有以下的优点：基于积分图计算，快速关键点提取；不同关键点描述；快速描述子匹配；同时具有旋转、尺度、光照不变性； SURF通过建立不同尺度的级联算子来实现高斯图像的尺度不变性特征...，计算LOG得到每个像素点的Hessian矩阵，在建立级联算子实现Hessian矩阵的计算中， SURF使用了积分图来实现预计算，通过积分图查找表实现Hessiam矩阵快速计算。...最终把高斯核近似为一个盒子滤波，这样就可以不用进行高斯核与浮点数计算，基于积分图，不断扩大盒子滤波核的大小，就可以在不同层数计算结果；对第一层分别使用9×9、15×15、21×21、27...这种方式没有考虑选择不变性，没有对每个描述子指派方向角度，称为U-SURF描述子，对上述描述子在0°～360°方向上使用滑动窗口60°大小计算滑动窗口的梯度和最大值，指派为该描述子的方向，0°～360°

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GLCM 灰度共生矩阵与 Haralick 特征

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纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵

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图像特征提取（颜色，纹理，形状）

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特征提取——纹理特征

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