基本的LBP算子只局限在3*3的邻域内,对于较大图像大尺度的结构不能很好的提取需要的纹理特征,因此研究者们对LBP算子进行了扩展。新的LBP算子LBP(P,R) 可以计算不同半径邻域大小和不同像素点数的特征值,其中P表示周围像素点个数,R表示邻域半径,同时把原来的方形邻域扩展到了圆形,下图给出了四种扩展后的LBP例子,其...
2.2 纹理特征提取 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...
在原始的LBP特征提出以后,研究人员对LBP特征进行了很多的改进,因此产生了许多LBP的改进版本。 1、改进一:圆形LBP特征(Circular LBPor Extended LBP) 1-1、原理 由于原始LBP特征使用的是固定邻域内的灰度值,因此当图像的尺度发生变化时,LBP特征的编码将会发生错误,LBP特征将不能正确的反映像素点周围的纹理信息,因此研...
LBP特征提取的思路就是,图像中某一个物体应该包含有多个像素,而且像素与像素之间位置关系应该是连续的,也即是说,在空间位置上有关联的像素信息也是有关联的,因此,可以考虑利用在空间位置上邻近的像素来对当前像素进行二进制编码,这也就是LBP。 常见的LBP有LBP,CS-LBP,Uniform-LBP,圆形LBP和旋转不变LBP等。LBP、CS...
LBP算法步骤: 对图像进行灰度化处理。 遍历图像的每一个像素点,获取其8邻域的像素值。 根据中心像素值与邻域像素值的比较,生成二进制字符串。 将二进制字符串转换为十进制数,得到LBP特征值。 Python实现 以下是使用Python实现LBP特征提取的代码示例: importnumpyasnpimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltclassLBP:def...
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,通过计算矩形框内像素和的差异来反映图像的某些特性。Haar特征...
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...
LBP图像特征提取Python,1LBP特征描述算子简介LBP(LocalBinaryPattern)是一种用来描述图像局部特征的算子,具有灰度不变性和旋转不变性等优点。LBP可以用于人脸识别和目标检测,OpenCV中相关LBP特征进行人脸识别的接口,另外有LBP特征训练目标检测器的方法,虽然OpenCV实
下面是一个简单的C++代码示例,用于实现图像的LBP特征提取: cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // 计算LBP特征 Mat computeLBP(const Mat& src) { Mat lbp; cvtColor(src, lbp, COLOR_BGR2GRAY); lbp = lbp - lbp....