只要光照的变化不足以改变两个点像素值之间的大小关系,那么LBP算子的值不会发生变化,所以一定程度上,基于LBP的识别算法解决了光照变化的问题,但是当图像光照变化不均匀时,各像素间的大小关系被破坏,对应的LBP模式也就发生了变化。 二、圆形LBP算子 原始LBP特征使用的是固定邻域内的灰度值,当图像的尺度发生变化时,LBP...
LBP算法在人脸识别中的应用非常广泛。通过提取图像的纹理特征,LBP算法能够有效地区分人脸图像中不同的区域,从而实现人脸检测、人脸识别等任务。与其他特征提取算法相比,LBP算法具有计算简单、计算效率高以及对光照变化、表情变化等具有较强的鲁棒性的优点。 然而,LBP算法也存在一些缺点。首先,LBP算法提取的特征主要反映了...
因此,需要对原始的LBP模式进行降维,使得数据量减少的情况下能最好的代表图像的信息。 为了解决二进制模式过多的问题,提高统计性,Ojala提出了采用一种“等价模式”(Uniform Pattern)来对LBP算子的模式种类进行降维。Ojala等认为,在实际图像中,绝大多数LBP模式最多只包含两次从1到0或从0到1的跳变。因此,Ojala将“等...
LBP算法独特的特征提取方式使其在人脸识别领域具有广泛的应用。 LBP算法的核心概念是局部二值模式。在图像中,对于一个中心像素点,将其周围的像素点与中心像素点进行比较,如果周围像素点的灰度值大于等于中心像素点的灰度值,则将该像素点表示为1,否则表示为0。通过这样的比较过程,我们可以得到一个二进制数值,即该...
LBP算法的主要思想是定义每个像素周围的区域作为一个局部区域,然后将这个区域内的像素与中心像素值进行比较,得到一个二进制编码。这个二进制编码可以表示该像素区域的纹理特征。具体步骤如下: 1.对图像中的每个像素,选择一个固定大小的正方形邻域(一般选择3x3邻域)。 2.将中心像素的灰度值与邻域内的所有像素进行比较...
LBP具有计算效率高、鲁棒性强以及对旋转变化具有不变性等优点,因此在计算机视觉和图像处理领域得到了广泛应用。后续研究中,LBP算法被扩展和改进以应对不同类型的任务和应用场景,例如面部识别、动作识别和场景分类等。 LBP是计算机视觉(机器视觉)中的一种重要特征,并隶属于图像属于纹理(texture)问题。该算法的核心思想是...
这样得到的特征向量即为图像的LBP特征。 3.LBP特征提取算法应用 3.1人脸识别 3.2纹理分析 3.3行人检测 4.总结 LBP特征提取算法是一种常用的计算机视觉算法,可以有效描述图像的纹理特征。它通过对图像中的每个像素点进行邻域采样和二值编码,得到每个像素点的局部二值模式,然后对这些模式进行统计,得到一个特征向量。LBP...
LBP算法是一种基于纹理特征的描述算法,其原理可以概括为以下几个步骤: 1. 定义局部区域 LBP算法首先将图像划分为若干个局部区域,每个局部区域包含若干个像素点。这样做是为了在局部区域中提取纹理特征,因为图像的纹理在不同的局部区域中可能有所不同。 2. 计算中心像素点的LBP值 对于每个局部区域,LBP算法以中心像素...
LBP算法运动目标检测,LBP(localbinarypattern)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子。原始的LBP于1994年提出,它反映内容是每个像素与周围像素的关系。后被不断的改进和优化,分别提出了LBP旋转不变模式、LBP均匀模式等。一:原始的LBP 给出一个简单的案例计算
LBP(Local Binary Pattern)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实现了LBP特征的计算,但是没有提供一个单独的计算LBP特征的接口,即OpenCV中使用了LBP算法,却没有函数...