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...
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。。。
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...
importcv2importosimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix 1. 2. 3. 4. 5. 6. 加载数据集并进行预处理,例如将图像转换为灰度: AI检测代码解析 defload_data(data_dir):images=[]labels=[]forlabe...
python lbp python LBP图像分类 文章目录 实验目的 实验前明确的概念 一、LBP分类 1、数据准备 2、说明一些概念 3、效果 4、实现代码 二、HOG分类 1、实验前言 2、效果 3、实现代码 三、工程代码 参考资料 实验目的 选取LBP、HOG两种特征提取算法做分类,去识别人的图像。
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...
煤矸识别LBP支持向量机图像处理为研究基于LBP算法的SVM煤矸图像识别的可行性,在实验室环境下基于Python和OpenCV2开发了煤矸图像可视化识别系统.基于采集的煤和矸石图像,通过LBP算法提取煤和矸石的特征纹理信息,建立煤和矸石特征纹理信息样本集,训练SVM模型,绘制煤矸识别散点图,实现煤和矸石的图像识别.结果表明:当用户自...