code.py是主程序,主要功能:读取灰度图像数据集,利用局部二值模式(LBP)对灰度图像特征提取,突出故障特征,分成训练集和测试集(4:1),再利用 CNN进行特征提取。针对CNN提取到的特征,第一种方法是利用softmax进行分类,获得测试准确率;第二种方式是,利用SVM(又分了两种不同核参数)进行分类,获得测试准确率。 3.效果图...
1.效果视频:微表情识别(Python编程,局部二值模式(LBP)特征提取,再利用CNN模型或CNN_SVM模型进行训练识别,模型也可以用在其它图像分类领域,代码进行了详细的_哔哩哔哩_bilibili 有jupyter 用的.ipynb和pycharm用的.py两个文件,都是一样的代码 运行库要求:TensorFlow版本大于等于2.4.0即可,其它库无要求。 2.数据集...
提取到的LBP特征可以作为输入特征用于各种机器学习模型,如支持向量机(SVM)、随机森林或卷积神经网络(CNN)。在将LBP特征应用于这些模型之前,通常需要进行标准化或降维处理,以提升模型的训练效果和预测准确性。用户还可以通过交叉验证等方法优化模型参数,提高模型的性能。
如将LBP算子用于纹理分类或人脸识别时,常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息,而较多的模式种类将使得数据量过大,且直方图过于稀疏,因此,需要对原始的LBP模式进行降维,使得数据减少的情况下能最好的代表图像的信息。 使用python进行LBP特征提取并进行SVM训练 使用到 skimage sklearn 等等 代码稍后写好放上去。。。
我们将使用支持向量机(SVM)作为分类器,适合处理特征较高的图像数据。 # 拆分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(images,labels,test_size=0.3,random_state=42)# 提取 LBP 特征X_train_lbp=np.array([calculate_lbp(img)forimginX_train])X_test_lbp=np.array([calculate_lbp(img)fo...
生成的LBP图像可以用作分类器的输入,例如使用支持向量机(SVM)进行人脸识别。在特征提取之后,我们可以创建一个直方图,统计不同LBP值出现的次数,以此作为特征向量,进而进行后续处理。 ##总结 局部二值模式 (LBP) 是一种简单而高效的特征提取方法,适用于多种计算机视觉任务。通过本文提供的Python代码示例,您可以方便地实...
使用LBP+SVM,训练识别给定的测试图像 训练文件 在项目中建立training文件夹,在其中存放你想要训练的图像,其中的小文件夹就是你训练生成的图像名称,可自行更改。 识别图像 建立testing文件夹,在其中存放你想要识别的图像。 LocalBinrayPatterns 代码语言:javascript...
图像特征,图像纹理,图像频域等多种角度提取图像的特征。 LBP,局部二值模式,局部特征描述算子,具有很强的纹理特征描述能力,具有光照不变性和旋转不变性。用python进行简单的LBP算法实验: 1fromskimageimportdata,io2importmatplot.pyplot as plt3importcv24fromskimage.featureimportlocal_binary_pattern5image = cv2.imrea...
4)最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量,也就是整幅图的LBP纹理特征向量;然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。 关于LBP的深入理论,可以参考博文:LBP(局部二值模式)特征提取原理和局部二值模式(Local Binary Patterns)进行纹理分类 ...
import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.svm import SVR from skimage import feature as skft train_data,test_data,train_label,test_label= loadPicture(); train_hist,test_hist = texture_dete...