琦小虾：https://blog.csdn.net/ajianyingxiaoqinghan/article/details/71552744
二. 灰度共生矩阵(GLCM)
1. 算法简介
灰度共生矩阵法(GLCM, Gray-level co-occurrence matrix)，就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵，然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值，来分别代表图像的某些纹理特征（纹理的定义仍是难点）。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度等综合信息，它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。
对于灰度共生矩阵的理解，需要明确几个概念：方向，偏移量和灰度共生矩阵的阶数。
方向：一般计算过程会分别选在几个不同的方向来进行，常规的是水平方向0°，垂直90°，以及45°和135°；
步距d：中心像元（在下面的例程中进行说明）；
灰度共生矩阵的阶数：与灰度图像灰度值的阶数相同，即当灰度图像灰度值阶数为N时，灰度共生矩阵为N × N的矩阵；