2. 步骤三:计算lbp特征 接下来,我们需要计算lbp特征,可以使用Mahotas库中的lbp函数。 importmahotasasmh# 计算lbp特征lbp=mh.features.lbp(gray,radius=1,points=8) 1. 2. 3. 4. 步骤四:保存lbp特征图 最后,我们将lbp特征图保存为图片文件。 importmatplotlib.pyplotasplt# 保存lbp特征图plt.imsave('lbp_fea...
Matlab语言图像LBP特征提取及其直方图绘制_2, 视频播放量 163、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 糊涂小二001, 作者简介 matlab程序交流学习可以私信博主,快乐生活,快乐学习。,相关视频:基于Matlab实现人脸识别功能,Matlab语言实现
LBP(local binary pattern),局部二值模式,主要应用与图像的特征提取,比如人脸识别,车牌识别等领域。之所以广泛的使用原因就在于LBP算子,可以有效地应对光照的影响,最原始的LBP称为灰度不变模式(gray_scale invariant pattern)意思也就是其对光照的很强的鲁棒性。那为什么灰度光照有如此好的鲁棒性呢? 灰度不变模式 原...
Maenpaa等人又将 LBP算子进行了扩展,提出了具有旋转不变性的 LBP 算子,即不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的 LBP值,取其最小值作为该邻域的 LBP 值。 图2.5 给出了求取旋转不变的 LBP 的过程示意图,图中算子下方的数字表示该算子对应的 LBP值,图中所示的 8 种 LBP模式,经过旋转不变的处理,最终得到的具...
一、LBP算子 局部二值模式是一种灰度范围内的非参数描述子,具有对灰度变化不敏感且计算速度快等优点[1].LBP算子利用中心像素的领域像素与中心像素的比较结果进行编码。常见的LBPP,R模式有: P,R分别代表领域像素点的个数和领域半径,上图所示分别为8点半径为1;16点半径为2;8点半径为2的模式。
LBP 特征，得到一个包含所有图片 LBP 特征的矩阵。这样，就可以同时提取多张图片的 LBP 特征了。
如下图所示: 八位的二进制数组成LBP码值的的规则是:在这个3*3的窗口内,沿着顺时针开始组合成一个8位的二进制数,然后转换成10进制数。 需要说明的是:局部二值模式LBP特征描述的是一种灰度范围内的图像处理技术,针对的输入图像是8位的灰度图像。经典的LBP特征的缺点是无法区分窗口中中心点像素的值到底是等于...
在Visual Studio中使用C++结合OpenCV库实现图像LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)特征提取,并将结果保存到指定路径下,可以按照以下步骤进行: 1. 配置Visual Studio环境和OpenCV库 首先,确保你的Visual Studio环境中已经正确配置了OpenCV库。你可以参考OpenCV的官方文档或网上的教程来完成这一步骤。一般来说,你需要...
调用def color_moments函数提取图像颜色特征(hsv) 程序流程: 1.读取图像 2.RGB空间转换为HSV空间 3.初始化颜色特征 4.获取一阶矩(均值 mean)并放置在特征数组 5.获取二阶矩 (标准差 std)并放置在特征数组 6.三阶矩 (斜度 skewness)并放置在特征数组 ...
基于MATLAB的图像特征提取之LBP图像分类(毕业设计其一).pdf,基于MATLAB的图像特征提取之LBP图像分类 (毕业设计其 ⼀) 临近毕业,毕业设计选题是关于图像处理⽅⾯的 题。所以去了解了很多关于图像处理的知识,在这⾥先实现Matlab的LBP特征提取和分 类 (暂时拿到