显而易见的是,上述提取的LBP算子在每个像素点都可以得到一个LBP“编码”,那么,对一幅图像(记录的是每个像素点的灰度值)提取其原始的LBP算子之后,得到的原始LBP特征依然是“一幅图片”(记录的是每个像素点的LBP值)。 LBP的应用中,如纹理分类、人脸分析等,一般都不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别,而是采用LBP特...
应用场景:行人检测、车辆检测等。 4. LBP(局部二值模式) 简介:LBP(Local Binary Patterns)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子。它通过比较中心像素与其周围像素的灰度值,将比较结果转化为二进制数,从而得到图像的LBP特征。 应用场景:人脸识别、纹理分类等。 5. Haar特征 简介:Haar特征是一种基于矩形框的特征,...
2.2.1 LBP特征 2.2.2 灰度共生矩阵 2.3 形状特征提取 2.4 边缘特征提取 图像篇(一):图像预处理 初识CV:图像篇(一):图像预处理55 赞同 · 2 评论文章 1.图像特征 图像特征是指可以对图像的特点或内容进行表征的一系列属性的集合,主要包括图像自然特征(如亮度、色彩、纹理等)和图像人为特征(如图像频谱、图像...
//原始LBP特征计算template<typename_tp>voidgetOriginLBPFeature(InputArray_src,OutputArray_dst){Matsrc=_src.getMat();_dst.create(src.rows-2,src.cols-2,CV_8UC1);Matdst=_dst.getMat();dst.setTo(0);for(inti=1;i<src.rows-1;i++){for(intj=1;j<src.cols-1;j++){_tpcenter=src.at<_t...
LBP方法自1994年由T. Ojala, M. Pietikäinen, 和 D. Harwood提出以来，已广泛应用于纹理特征提取和图像分类。其核心思想是将检测窗口划分为多个小区域，并比较每个像素与其邻域像素的灰度值。这种比较产生一个二进制序列，该序列随后被转换为直方图，以反映每个数字出现的频率。最后，将这些直方图连接起来，即可...
3、对LBP特征向量进行提取的步骤 code1:原始(正方形)LBP代码 code2:圆形(旋转不变性)LBP代码 code3:正方形圆形对比LBP LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是...
2) LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息; 3) HOG描述的则是图像在局部范围内对应的形状边缘梯度信息。 2.1、Haar特征 最容易接触到Haar特征地方应该就是opencv自带的人脸检测器,所采用的就是Haar特征结合Adaboost算法来实现的,利用Haar特征表征人脸在局部范围内像素值的明暗变化信息,结合积分图技巧加速训练一个...
对LBP特征向量进行提取的步骤如下: 首先将检测窗口划分为16×16的小区域(cell),对于每个cell中的一个像素,将其环形邻域内的8个点(也可以是环形邻域多个点,如图 3‑4. 应用LBP算法的三个邻域示例所示)进行顺时针或逆时针的比较,如果中心像素值比该邻点大,则将邻点赋值为1,否则赋值为0,这样每个点都会获得一...
对LBP特征向量进行提取的步骤如下: 首先将检测窗口划分为16×16的小区域(cell),对于每个cell中的一个像素,将其环形邻域内的8个点(也可以是环形邻域多个点,如图 3‑4. 应用LBP算法的三个邻域示例所示)进行顺时针或逆时针的比较,如果中心像素值比该邻点大,则将邻点赋值为1,否则赋值为0,这样每个点都会获得一...