提取颜色和glcm纹理特征进行云分类

根据2010年的一篇文献《automatic cloud classification of whole sky images》中的特征提取方法，提取了12维特征，分别有som聚类分类器和svm分类器进行分类。

import os
import Spectral_Feature as Spectural
import GLCM as glcm
import pandas as pd
import numpy as np
import cv2
if __name__==‘__main__‘:
   Feature_Color = Spectural.Spectral_Features（）
   Feature_glcm = glcm.GLCM_Img（256）
   rootdir = “E:/Image/cloud_sibo/cloud_sibo/B0F1EC334AAC/pics“
   imagesetList = os.listdir（rootdir）
   file_out = open（“.\\cloud_sibo_GLCM_256.txt“ “a“）
   file_out_mean_B = open（“.\\cloud_sibo_B0F1EC334AAC_Mean_B.txt“ “a“）
   file_out_mean_R = open（“.\\cloud_sibo_B0F1EC334AAC_Mean_R.txt“ “a“）
   file_out_FSD_B = open（“.\\cloud_sibo_B0F1EC334AAC_FSD_B.txt“ “a“）
   file_out_FSK_B = open（“.\\cloud_sibo_B0F1EC334AAC_FSK_B.txt“ “a“）
   file_out_Diff_RG = open（“.\\cloud_sibo_B0F1EC334AAC_Diff_RG.txt“ “a“）
   file_out_Diff_RB = open（“.\\cloud_sibo

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2746  2018-09-28 09:21  代码\Feature_Cal.py

     文件       4021  2018-09-13 13:23  代码\GLCM.py

     文件       7113  2018-09-24 19:35  代码\SOM_TRAIN.py

     文件       2186  2018-09-19 13:30  代码\Spectral_Feature.py

     文件       4655  2018-09-28 08:53  代码\SVM_Train.py

     文件       4491  2018-09-18 14:52  代码\Test.py

     文件       3596  2018-09-26 10:07  代码\treePlotter.py

     目录          0  2018-09-28 15:38  代码

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