# Haralick y Gabor (texturas)

Textura es cuando una imagen tiene un cierto patrón que se repite

LBP es bueno para las texturas

# Haralick

Aquí hay 5 texturas, por ejemplo

## Matrices de co-ocurrencia
Es la medida de al distribución de los pixeles en una foto


Hay 16 entradas, pero 12 pares posibles, ya que los de la úlitma fila no tienen par hacia abajo


Los valores de 0, 1, 2 en los ejes son los tonos de gris que puede tener la foto


La sumatoria de la matriz da el numero de pares posibles en la dirección que estoy calculando. En este caso sería 12.

Si cambio la dirección del vector en que estoy buscando los pares, también puede cambiar el número de posibles pares totales. Por ejemplo, si lo hago en 1,1 es en diagonal hacia abajo queda asi:


Es decir, es sobre un total de 9

**Definición:** de la matriz de co-ocurrencia

---

Si la diagonal de una matriz de co-ocurrencia tiene valores altos, entonces eso significa que los colores adyacentes a un pixel son similares al pixel


Si la diagonal entrega valores bajos, entonces en la dirección seleccionada, los valores de los pixeles cambian significativamente


Pasa de altos a bajos y de bajos a altos

## Contraste


$(I - J)^2$ significa que a la diagonal le doy menos importancia



Haralick propone 14 números para obtener *features* para una


Si los cambios en la foto ocurren a largas distancias entre dos puntos, entonces d debe ser alto

Defino 4 matrices, -dd, d0, ..., y a cada una le saco las 14 características

Y a esas características le saco el promedio de las 4

Tengo 14 promedios, y el rango, que es l max - min

y en cada vector veo el max y el min

En total hay 28 características

# Gabor

Son funciones que son una familia de campana que han sindo multiplicadas y escaladas

Los parametros son la frecuencia y el ancho de la campana


El resultado es lo azul


Son una familia de kernels (máscaras)

Se hace la convolución de la imagen con cada kernel y luego sumo los valores de la convolución, por lo que me da un escalar. Si es alto, me dice que están pasando cosas en la imagen

Es un escalar por cada convolución + min + max + (max - min)/min

las caracteristicas de convolución son invariante, excepto los min,max y div

En total hay 67 características