Halcon用共生矩阵计算灰度值特征cooc_feature_matrix

发布时间:2024年01月10日

Halcon用共生矩阵计算灰度值特征

Halcon得到灰度共生矩阵之后,接下来可以使用cooc_feature_matrix 算子根据灰度共生矩阵(Coo_Matrix)计算能量(Energy)、相关性(Correlation)、局部均匀性(Homogeneity)和对比度(Contrast)。该算子一般与gen_cooc _matrix 算子搭配使用,根据gen_cooc_matrix 算子生成的输入矩阵计算纹理图像的灰度值特征。
该算子的原型如下:

cooc_feature_matrix(CoocMatrix : : : Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast)

其各参数含义如下。
参数1:CoocMatrix(输入参数),表示灰度共生矩阵。
参数2:Energy(输出参数),表示灰度值的能量值,即纹理变化的均匀性。这个值越大,灰度变化越稳定。
参数3:Correlation(输出参数),表示灰度值的相关性。
参数4:Homogeneity(输出参数),表示灰度值的局部均匀性。
参数5:Contrast(输出参数),表示灰度值的对比度,或者说是灰度值的反差。这个值越大。反差越明显。

文章来源:https://blog.csdn.net/fallingleafgrief/article/details/135511516
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