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解释一下灰度共生矩阵的Glcm（Gray-level co-occurrence matrix）原理的每一步：就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后得到一些特征值通过计算这个共生矩阵来分别表示图像的一些纹理特征（纹理的定义还是比较困难的）。

保姆级教程，获取图像的Glcm以及基于Glcm的纹理特征，附讲解思路，以及python代码实现。网上有很多Glcm的原理，但是我没有找到实现它的python代码，也不是很清楚。本文对此进行了介绍。如何获取图片中的Glcm灰度共生矩阵并基于Glcm提取特征。

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对于整张图片，统计每个(g1,g2)值出现的次数，然后排列成方阵。然后用(g1,g2)出现的总次数将它们归一化为出现的概率P(g1,g2)，这样的方阵称为灰度共生矩阵。

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灰度共生矩阵相关的资料，包括生成灰度共生矩阵的matlab代码、Matlab7工具箱中缺少的graycomatrix.m文件以及通过灰度提取特征的matlab程序共生矩阵（总共20多个特征），可以根据方法从灰度共生矩阵中提取出你需要的特征。灰度共生矩阵（GLCM）是一种经典的用于分析图像纹理特征的二阶统计方法，最适合纹理分析。

Glcm灰度共生矩阵，保姆级教程，获取图像的Glcm以及基于Glcm的纹理特征，附讲解思路和python代码实现。如果点（x，y）在整个屏幕上移动，就会得到各种（g1，g2）值。假设灰度值级别为k，则(g1,g2)有k^2种组合。