如何在python中使用scikit image greycomatrix（）函数？
我试图从图像中计算灰度共生矩阵，用于特征提取。我正在使用greycomatrix来完成任务，但我似乎不了解这个过程，因为我遇到了以下错误：
ValueError:缓冲区源数组是只读的
（完整的痕迹可以在下面找到）
将（PIL）图像转换为具有8个量化级别的灰度：
greyImg = img.convert('L', colors=8)
然后计算glcm矩阵：
glcm = greycomatrix(greyImg, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2],
symmetric=True, normed=True)
这导致了一个相当隐晦的错误：
glcm=灰色矩阵（img，距离=[1]，角度=[0，np.pi/4，np.pi/2]，级别=256，对称=真，规范=真）
_glcm_循环（图像、距离、角度、级别、P）
文件“skimage/feature/_texture.pyx”，第18行，在skimage中。特写_质地_glcm_环
文件"stringsource"，第654行，在View. MemoryView.memoryview_cwrapper
文件“stringsource”，第349行，在视图中。记忆视图。记忆视图_cinit___;ValueError:缓冲区源数组为只读
我一直在试着对这些参数感到刺痛，但我似乎不明白为什么会发生这种情况。计算glcm矩阵的正确方法是什么？
问题在于灰度转换。需要进行以下更改：
import numpy as np
greyImg = np.array(img.convert('L', colors=8))
共有1个答案
函数greycomatrix需要的是NumPyndarray而不是PILImage对象。您需要像这样转换greyImg：
import numpy as np
greyImg = np.asarray(img.convert('L', colors=8))
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