本文主要是介绍图像识别SLIC、Haralick texture features（自备），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
SLIC
简单线性迭代聚类(SLIC ),它采用k-means聚类方法来有效地生成超像素。
SLIC超像素分割详解（一）（二）（三）_超像素分割 样本-CSDN博客
超像素分割 & SLIC算法 & 使用示例_slic分割算法matlab-CSDN博客
Haralick texture features
Haralick纹理特征是一种用于描述图像纹理的统计特征。它基于图像中像素的灰度级分布和像素之间的空间关系。Haralick纹理特征可以提供关于图像纹理的信息，例如纹理的粗糙度、方向性和颗粒度等。
Haralick纹理特征的计算过程包括以下步骤：
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确定感兴趣区域（ROI）：选择一个感兴趣的图像区域，该区域包含要分析的纹理。
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确定灰度共生矩阵（GLCM）：GLCM是一个二维矩阵，用于描述图像中像素之间的灰度级关系。GLCM的每个元素表示了两个像素之间的灰度级对出现的频率。
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计算GLCM的统计特征：根据GLCM计算一系列统计特征，例如对比度、相关性、能量和熵等。这些特征可以提供关于纹理的不同方面的信息。
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分析和解释特征：根据计算得到的特征值，可以对图像纹理进行分析和解释。例如，对比度特征可以用于描述纹理的明暗变化程度，相关性特征可以用于描述纹理的方向性。
纹理分析：浅显易懂地解释灰度共生矩阵与Haralick特征 - 知乎 (zhihu.com)
这篇关于图像识别SLIC、Haralick texture features（自备）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
