纹理分析中灰度共生矩阵特征提取解决方法

纹理分析中灰度共生矩阵特征提取
求matlab程序代码，提取5个纹理特征：能量、对比度、相关性、逆差矩和熵
非常感谢~

circuitBoard = rot90(rgb2gray(imread('C:\Users\goldclean\Desktop\1.jpg')));
imshow(circuitBoard)
offsets0 = [zeros(40,1) (1:40)'];
glcms = graycomatrix(circuitBoard,'Offset',offsets0)
stats = graycoprops(glcms,'Contrast Correlation');
figure, plot([stats.Correlation]);

试了这些代码，其中offsets0 = [zeros(40,1) (1:40)'];不是很懂。

把源图像转置90度：circuitBoard = rot90(rgb2gray(imread('C:\Users\goldclean\Desktop\1.jpg')));
也不是很懂。

请教一下，谢谢！

QQ:1024421194

求指教！

[解决办法]
offsets0 = [zeros(40,1) (1:40)'];
生成40*1的全0向量作为offsets0的第一列,第二列是行号,数据如下:

Python code

offsets0 =     0     1     0     2     0     3     0     4     0     5     0     6     0     7     0     8     0     9     0    10     0    11     0    12     0    13     0    14     0    15     0    16     0    17     0    18     0    19     0    20     0    21     0    22     0    23     0    24     0    25     0    26     0    27     0    28     0    29     0    30     0    31     0    32     0    33     0    34     0    35     0    36     0    37     0    38     0    39     0    40
[解决办法]
circuitBoard = rot90(rgb2gray(imread('C:\Users\goldclean\Desktop\1.jpg')));
先读取一幅彩色jpeg图像，然后把它转为灰度图像，然后再旋转90度。
offsets0 = [zeros(40,1) (1:40)'] 你在matlab主页面敲一下 回车 看一下结果就知道了，应该就像2楼所说的结果一样。