用matlab 实现 lbp算法
时间: 2024-01-19 16:03:32 浏览: 45
以下是使用MATLAB实现LBP算法的代码:
1. 读取图像
```matlab
img = imread('image.jpg');
```
2. 灰度化图像
```matlab
if size(img,3) == 3
img = rgb2gray(img);
end
```
3. 计算LBP特征
```matlab
% 定义LBP运算符
lbp_operator = [-1 -1 -1; -1 8 -1; -1 -1 -1];
% 计算LBP特征
lbp_img = imfilter(double(img), lbp_operator);
% 将LBP图像转化为8-bit灰度图像
lbp_img = uint8(lbp_img);
```
4. 绘制LBP图像
```matlab
imshow(lbp_img);
```
5. 计算LBP直方图
```matlab
% 计算LBP直方图
[histogram, edges] = histcounts(lbp_img, 256, 'Normalization', 'probability');
% 绘制LBP直方图
bar(edges(1:end-1), histogram, 'BarWidth', 1);
xlabel('LBP值');
ylabel('概率');
```
以上就是使用MATLAB实现LBP算法的代码。
相关问题
matlab中LBP算法
LBP(Local Binary Pattern)是一种用于图像纹理分析的局部特征描述符。它是一种简单而有效的算法,适用于各种应用,如人脸识别、纹理分类、行人检测等。
在Matlab中,可以使用以下步骤实现LBP算法:
1.导入图像
使用imread函数将待处理的图像导入Matlab中:
```matlab
img = imread('image.jpg');
```
2.将图像转换为灰度图像
由于LBP算法只需要处理灰度图像,因此需要将彩色图像转换为灰度图像。使用rgb2gray函数实现:
```matlab
gray_img = rgb2gray(img);
```
3.计算LBP特征
使用matlab自带的函数lbp计算LBP特征,该函数返回一个和原图像大小相同的矩阵,每个像素点的值代表该点的LBP值。可以通过指定半径和邻域大小来改变LBP算法的参数。
```matlab
radius = 1;
neigh = 8;
LBP = lbp(gray_img, radius, neigh);
```
4.绘制LBP直方图
可以使用Matlab自带的函数histogram绘制LBP直方图,展示LBP特征在图像中的分布情况。
```matlab
h = histogram(LBP(:), 'BinMethod', 'integers', 'NumBins', neigh+2);
```
这里的BinMethod参数表示直方图的计算方法,NumBins参数表示直方图的柱子数量。
以上就是使用Matlab实现LBP算法的基本步骤,可以根据具体需求进行调整和优化。
用matlab实现lbp
LBP(Local Binary Pattern)是一种用于图像纹理分析的算法,它是一种基于纹理的特征提取方法,可以描述图像中像素点周围局部区域的纹理特征。下面是一份Matlab代码实现LBP的例子:
```matlab
function lbpImg = LBP(img,R,P)
% img:输入图像
% R:半径
% P:邻域像素点数
[M,N] = size(img);
lbpImg = zeros(M-2*R,N-2*R); % 初始化LBP图像
for i = R+1:M-R
for j = R+1:N-R
centerPixel = img(i,j);
temp = zeros(1,P); % 初始化P个邻域像素点的二进制编码
for k = 1:P
offset = [R*cos(2*pi*k/P),-R*sin(2*pi*k/P)];
x = round(i+offset(2));
y = round(j+offset(1));
temp(k) = img(x,y);
end
% 二进制编码
binaryCode = zeros(1,P);
for k = 1:P
if temp(k) >= centerPixel
binaryCode(k) = 1;
end
end
% 转换为十进制
lbpImg(i-R,j-R) = binaryCode(1)*2^(P-1) + binaryCode(2)*2^(P-2) + ...
binaryCode(3)*2^(P-3) + binaryCode(4)*2^(P-4) + binaryCode(5)*2^(P-5) + ...
binaryCode(6)*2^(P-6) + binaryCode(7)*2^(P-7) + binaryCode(8)*2^(P-8);
end
end
% 绘制LBP图像
figure,imshow(lbpImg,[]),title('LBP Image');
end
```
上述代码中,我们先对图像进行了初始化,然后对于每个像素点,我们都计算其周围P个像素点的二进制编码,并将其转换为十进制数,最终得到LBP图像。最后,我们还可以利用Matlab的imshow函数绘制LBP图像。这里需要注意的是,由于我们在计算LBP值时,是从半径为R的圆形区域内选取P个像素点,因此输出的LBP图像大小应该为(M-2R)×(N-2R)。
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