为什么我在蒙版和裁剪图像时得到不同的glcms？

Question

我试图基于从GLCM中提取的特征建立一个图像分类模型.我想对一些图像进行遮挡以改进模型，当然还有 我不想让GLCM把这些像素考虑进去。基于以下几点 岗位 我已经实施并开展了 测试以确保GLCM对蒙版图像的正确工作。:

1) 取一张图像并创建一个裁剪版和一个蒙版(与裁剪的像素相同)。

2) 将图像转换为int32类型，并做了如下操作。

#adding 1 to all pixels and setting masked pixels as zero. 
mask_img+=1
crop_img+=1
mask_img[:,:,2][:,int(img.shape[1]/2):int(img.shape[1])] = 0

glcm_crop = greycomatrix(crop_img[:,:,2], 
                levels=257,
                distances=1, 
                angles=0,
                symmetric=True,
                normed=True)

glcm_masked = greycomatrix(mask_img[:,:,2], 
                levels=257,
                distances=1, 
                angles=0,
                symmetric=True,
                normed=True)

#discarding the first row and column that represent zero value pixels
glcm_masked =glcm_masked[1:, 1:, :, :]
glcm_crop = glcm_crop[1:, 1:, :, :]

所以在这个测试中, 如果GLCM不受蒙版像素的影响, 我希望蒙版和裁剪版图像的矩阵是一样的. 但实际上矩阵是不同的.

我对GLCM工作原理的理解是否正确？理论上这两个矩阵应该是相等的吗？

Answer 1

我们来慢慢看一下代码。首先我们导入必要的模块，加载一张类型为 np.int32 并将图像中所有像素的像素强度提高了 1:

import numpy as np
from skimage import data
from skimage.feature import greycomatrix

img = data.astronaut().astype(np.int32) + 1

然后我们定义图像的形状和强度等级的数量。

rows, cols, _ = img.shape
levels = 256

现在我们对图像的蓝色通道进行裁剪，只保留左半部分。

crop_img = img[:, :cols//2, 2]

图像蓝色通道的右半部分就像这样被遮挡住了

mask_img = img[:, :, 2].copy()
mask_img[:, cols//2:] = 0

在这个例子中，我们可以很方便地将GLCM计算包起来。

def glcm_wrapper(arr):
    glcm = greycomatrix(arr, levels=levels+1, distances=[1], angles=[0])
    return np.squeeze(glcm)[1:, 1:]

我们已经准备好检查两种方法得到的GLCM是否相同。

glcm_crop = glcm_wrapper(crop_img)
glcm_mask = glcm_wrapper(mask_img)

print(np.array_equal(glcm_crop, glcm_mask))

如果你运行上面所有的代码，你会得到： True.

需要注意的是，如果你把参数 normed=True 到 greycomatrix，结果的GLCMs是不同的。如果你想让矩阵归一化，你就必须 去掉第一行和第一列后，对GLCMs进行标准化处理。. 试试这个来说服自己。

glcm_crop = glcm_crop/glcm_crop.sum()
glcm_mask = glcm_mask/glcm_mask.sum()
print(np.allclose(glcm_crop, glcm_mask))