python实现图像灰度共生矩阵

import cv2
import numpy
import math

image = cv2.imread（‘corn1.jpg‘）
blur = cv2.medianBlur（image3） #中值滤波

gray = cv2.cvtColor（blurcv2.COLOR_BGR2GRAY）#灰度化

h w = gray.shape[:2]

gray = numpy.insert（graywvalues=gray[:0]axis=1）
h1 w1 = gray.shape[:2]

#gray = numpy.array（gray）
#print（type（gray））
#存放相邻两个灰度值出现的概率
p = [[[0 for col in range（16）] for row in range（16）] for k in range（4）]

#灰度共生矩阵
CoefficientMat = numpy.zeros（[1616]）

#将灰度级（0255）转为灰度级为（015）
for i in range（h1）:
    for j in range（w1）:
        for n in range（16）:
            if （n*16 <= gray[ij]） and （gray[ij] <= n*16+15）:
                gray[ij] = n

        if j >0 :  #统计相邻两个灰度出现的频数，得到灰度共生矩阵 这里是去0度，即x和y是左右关系
            x = gray[ij]
            y = gray[ij-1]
            CoefficientMat[x+1y+1] =