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Comment utiliser Python pour extraire la texture des images
Introduction : L'extraction de texture est une technologie importante dans le traitement d'images, qui peut extraire des caractéristiques de texture des images pour l'analyse, la classification, la correspondance et d'autres tâches. En tant que langage de programmation populaire, Python dispose d'une multitude de bibliothèques et d'outils de traitement d'images, tels que PIL, opencv-python, etc. Cet article explique comment utiliser Python pour extraire la texture des images et joint des exemples de code.
1. Installer et importer les bibliothèques nécessaires
Avant de commencer, nous devons installer et importer certaines bibliothèques nécessaires, notamment PIL, opencv-python et numpy. Vous pouvez utiliser pip pour les installer :
$ pip install Pillow $ pip install opencv-python $ pip install numpy
Le code pour importer les bibliothèques requises est le suivant :
import cv2 import numpy as np from PIL import Image
2. Lire et afficher les images
Tout d'abord, nous devons lire une image à traiter et l'afficher. Ici, nous avons sélectionné une image de paysage naturel et l'avons enregistrée sous "texture.jpg".
# 读取图片 image = Image.open("texture.jpg") # 显示图片 image.show()
3. Convertir l'image en une image en niveaux de gris
L'extraction de texture est généralement effectuée sur une image en niveaux de gris, nous devons donc convertir l'image couleur lue en une image en niveaux de gris.
# 转换为灰度图像 gray_image = image.convert("L") # 显示灰度图像 gray_image.show()
4. Calculez la matrice de cooccurrence des niveaux de gris (GLCM)
La matrice de cooccurrence des niveaux de gris est une méthode courante d'analyse de texture, qui peut décrire les changements de niveaux de gris et les relations spatiales entre les pixels.
En Python, nous pouvons utiliser la bibliothèque opencv-python (cv2) pour calculer la matrice de cooccurrence des niveaux de gris. Les étapes spécifiques sont les suivantes :
# 将灰度图像转换为numpy数组 gray_array = np.array(gray_image)
cv2.calcHist()
de la bibliothèque cv2 pour calculer la matrice de cooccurrence des niveaux de gris. Cette fonction nécessite la saisie d'une image en niveaux de gris et de certains paramètres, tels que le nombre de niveaux de gris, les intervalles de pixels, la hauteur et la largeur de l'image, etc. # 计算灰度共生矩阵 glcm = cv2.calcHist([gray_array], [0], None, [256], [0, 256])
# 规范化灰度共生矩阵 glcm /= glcm.sum()
5. Extraction des caractéristiques de texture
Après avoir obtenu la matrice de cooccurrence des niveaux de gris, nous pouvons l'utiliser pour extraire certaines caractéristiques de texture communes, telles que l'énergie, le contraste, la corrélation et l'uniformité (homogénéité), etc.
Voici plusieurs méthodes courantes de calcul des caractéristiques de texture :
# 计算能量(energy) energy = np.sum(glcm ** 2) print("能量:", energy)
# 计算对比度(contrast) contrast = np.sum(glcm * np.abs(np.arange(256) - np.arange(256)[:,None])) print("对比度:", contrast)
# 计算相关性(correlation) correlation = np.sum(glcm * (np.arange(256) - np.mean(glcm)) * (np.arange(256)[:,None] - np.mean(glcm))) / (np.std(glcm) ** 2) print("相关性:", correlation)
# 计算均匀性(homogeneity) homogeneity = np.sum(glcm / (1 + np.abs(np.arange(256) - np.arange(256)[:,None]))) print("均匀性:", homogeneity)
6. Résumé
Cet article présente comment utiliser Python pour extraire la texture des images et comment calculer les caractéristiques de texture communes. En utilisant PIL et opencv-python, deux bibliothèques de traitement d'images couramment utilisées, nous pouvons facilement lire et afficher des images, convertir des images en images en niveaux de gris et calculer la matrice de cooccurrence en niveaux de gris de l'image. Après avoir obtenu la matrice de cooccurrence de niveaux de gris, nous avons également présenté comment calculer les caractéristiques de texture communes, notamment l'énergie, le contraste, la corrélation et l'uniformité.
L'analyse de texture est une direction de recherche importante en vision par ordinateur et joue un rôle important dans l'analyse, la classification, la récupération et d'autres tâches d'images. J'espère que cet article sera utile aux lecteurs qui apprennent et appliquent la technologie d'extraction de texture.
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