改进LBP方法:如旋转不变LBP、等间距LBP等,能够更好地适应不同的应用场景。 多尺度LBP:通过结合不同尺度的LBP特征,可以捕捉到更加丰富的纹理信息。 结合其他特征:将LBP特征与其他图像特征(如HOG、SIFT等)结合使用,可以提高分类和识别的准确性。 八、总结 利用Python进行LBP特征提取是一种简单而有效的方法,通过
根据灰度不变LBP的定义,我们直接舍弃了像素点间的灰度幅值差异,进而丢失了对比度的信息(即灰度值的方差)。因此,我们考虑结合对比度Var和LBP作为联合特征. 对比度计算公式如下: 二. Python实现 在研究了网上LBP的代码实现后,我认为使用ski-image包的LBP特征提取函数比较好,因为它封装了多种LBP的方法,非常简单易用。...
生成LBP图:根据每个像素的LBP值生成新的图像,这个图像就是特征图。 LBP的实现方法 下面是一段Python代码,用于实现LBP特征提取: importnumpyasnpimportcv2fromskimageimportfeatureimportmatplotlib.pyplotaspltdefcompute_lbp(image):# 转换为灰度图gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 计算LBPlbp=featur...
创建用于提取LBP特征的函数create_LBP_features,并将其应用于训练集和测试集的图像数据。 定义卷积神经网络(CNN)模型LBP_model,包括卷积层、池化层、全连接层等,编译模型并进行训练,同时绘制训练和验证的损失和准确率曲线。 编辑 8.计算并输出LBP_CNN模型的准确率。 编辑 CNN结合SVM模型 9.提取CNN模型的倒...
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。
Python实现提取图像的纹理、颜色特征,包含快速灰度共现矩阵(GLCM)、LBP特征、颜色矩、颜色直方图。 - qiqi545/Python-Image-feature-extraction
plt.imshow(image, plt.cm.gray) LBP处理 lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius) plt.subplot(111) plt.imshow(lbp, plt.cm.gray) 纹理特征图像 边缘提取 edges = filters.sobel(image) plt.subplot(111) plt.imshow(edges, plt.cm.gray) 边缘特征图像 效果...
python LBP 特征提取 HOG特征的提取 本文对Dalal提出的Hog特征提取的过程进行了详细分析,它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,已经被广泛应用于图像识别中,如今虽然有很多行人检测算法不断被提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为...
在图像处理和计算机视觉领域,特征提取是一个至关重要的步骤。局部二值模式(LBP)是一种常用且有效的特征提取方法,广泛应用于面部识别、纹理分类等任务。本文将引导您了解如何使用Python实现LBP特征提取的完整流程,并为您提供相应的代码示例和详细解释。 1. 整体流程 ...
创建用于提取LBP特征的函数create_LBP_features,并将其应用于训练集和测试集的图像数据。 定义卷积神经网络(CNN)模型LBP_model,包括卷积层、池化层、全连接层等,编译模型并进行训练,同时绘制训练和验证的损失和准确率曲线。 编辑 8.计算并输出LBP_CNN模型的准确率。