LBP(Local Binary Pattern)指局部二值模式,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood在1994年提出,由于LBP特征计算简单、效果较好,因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用。 一、LBP特征描述 原始的LBP算子
LBP算法（人脸识别特征提取）LBP（Local Binary Patterns）算法是一种用于人脸识别中的特征提取算法。该算法能够有效地描述图像局部纹理特征，通过将图像划分为不同的区域，并计算每个区域的局部二值模式（Local Binary Pattern），从而提取出图像的纹理特征。本文将介绍LBP算法的原理、应用以及算法的优缺点。LBP算法的原理...
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
在原始的LBP算法中,窗口的半径是固定的,这样就没有办法满足我们提取不同尺寸和频率纹理的需求,于是LBP算法进行改进,提出了圆形LBP算法。圆形LBP算法能够计算任意半径大小的邻域,并且将正方形扩展成圆形,在圆形上可以规定任意数量等间隔的采样点。各种算子如下所示。
LBP特征提取算法 LBP特征提取算法 一、LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）特征提取算法方法 （一）基本原理 LBP特征提取算法主要用于图像的纹理特征描述。它通过比较中心像素与其邻域像素的灰度值大小，将邻域像素的比较结果转换为二进制编码，以此来描述图像的局部纹理特征。（二）算法步骤 1.选择邻域 -首先确定...
1. LBP与LPQ算法简介 LBP(Local Binary Patterns):LBP是一种用于纹理分类的强大特征描述符,它通过比较中心像素与其邻域像素的灰度值来生成二进制编码。LBP对光照变化具有一定的鲁棒性,因此非常适合于人脸图像的处理。 LPQ(Local Phase Quantization):LPQ是一种基于图像局部傅里叶变换相位的纹理描述符,它能够在保持图像...
LBP特征提取算法（计算机视觉）LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是一种用于图像特征提取的计算机视觉算法。它被广泛应用于人脸识别、纹理分析、行人检测等领域。本文将介绍LBP特征提取算法的原理和步骤，并对其应用进行讨论。1.LBP特征提取算法原理 1.1像素点邻域采样 算法首先选择一个像素点作为中心，然后选择...
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,却没有函数接口。 LBP特征用图像的局部邻域的联合分布...