LBP(Local Binary Pattern),局部二值模式,主要用于提取纹理特征,根据文献[1]我们可以了解到LBP及其变体。一般的使用方法是,先将图像转换为灰度图,接着计算LBP特征图,最后计算其直方图作为特征向量。 0.如何描述纹理信息 不多说,看图。LBP特征可以表示平坦、边缘、角点等区域。 1.original LBP 最经典的LBP特征,对于...
导入必要的库读取并预处理图像实现 LBP 特征提取函数计算 LBP 特征相似度主程序入口 步骤详细说明 步骤1: 导入必要的库 我们需要几个库来处理图像和计算相似度: importcv2# OpenCV 库用于图像处理importnumpyasnp# NumPy库用于数值计算fromskimage.featureimportlocal_binary_pattern# skimage库中的LBP函数 1. 2. 3....
pic1_block=pic1[(row*rows//2) : ((row+1)*rows//2-1) , (col*col//2) : ((col+1)*col//2-1)] lbp=feature.local_binary_pattern(pic1, n_points, radius,'uniform') lbp2=lbp.astype(np.int32) max_bins=int(lbp2.max()+1) train_hist, _=np.histogram(lbp2, normed=True, bi...
在人脸识别方面,另一种常见的方法(123456)是使用人脸识别算法,例如Eigenfaces,Fisherfaces和LBPH(Local Binary Pattern Histograms)。 这些算法使用训练--13141516-数据集中的人脸图像来学习每个人脸的特征,并在新图像中使用这些特征来识别人脸。''' numbers=extract_numbers(code)print("数字:",numbers) 效果图: 在上...
binary_pattern |= (1 << (7 k)). 将二进制模式赋值给LBP特征图像。 lbp_image[i, j] = binary_pattern. return lbp_image. 读取图像。 image = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE). 计算LBP特征图像。 lbp_image = lbp(image). 显示原始图像和LBP特征图像。 cv2.imshow('Original Image...
local_binary_pattern(img, 8, 1, method='uniform') 此外,skimage还支持与其他Python科学计算库的无缝衔接,如numpy、scipy、matplotlib等。你可以方便地调用其他库的函数或与其进行集成开发。例如,你可以使用matplotlib来显示处理后的图像: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) # 使用matplotlib显示图像 ...
在Python中,可以使用OpenCV的equalizeHist函数来实现直方图均衡化。另一种方法是使用局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)来描述图像的特征。LBP是一种简单而有效的纹理描述符,可以用于人脸识别中的光照处理。在Python中,可以使用OpenCV的createLBPHFaceRecognizer函数来创建基于LBP的人脸识别器。除了上述方法外,还可以...
LBPH(Local Binary Pattern Histogram)将检测到的人脸分为小单元,并将其与模型中的对应单元进行比较,对每个区域的匹配值产生一个直方图。由于这种方法的灵活性,LBPH是唯一允许模型样本人脸和检测到的人脸在形状、大小上可以不同的人脸识别算法。 调整后的区域中调用predict()函数,该函数返回两个元素的数组:第一个元素...
使用skimage.feature库中的local_binary_pattern函数来提取LBP特征。 # 设置LBP参数radius=1# 半径n_points=8*radius# 点数lbp_source=feature.local_binary_pattern(source_gray,n_points,radius,method='uniform')lbp_target=feature.local_binary_pattern(target_gray,n_points,radius,method='uniform') ...
local_binary_pattern(image, P, R, method='default') 1. 参数(调参) image:(N,M)阵列灰度图像。(只能是灰度图) P:int圆对称邻居设置点的数量(角度空间的量化)。 R:float圆的半径(操作员空间分辨率)。 method:{‘default’,‘ror’,‘uniform’,‘var’}确定模式的方法(调参使用) ...