旋转不变lbp直方图的横纵坐标代表什么

旋转不变LBP（Local Binary Pattern）是一种用于图像纹理分析的特征提取算法，它可以对图像局部纹理进行描述。旋转不变LBP直方图的横坐标表示LBP码本身的数值，纵坐标表示该LBP码在图像中出现的次数。通过对LBP码的计数统计，可以得到旋转不变LBP直方图，从而对图像纹理特征进行描述和分析。由于旋转不变LBP算法具有旋转不变性，即对于同一图像在不同角度下的纹理，其LBP直方图是相同的，因此可以应用于许多图像处理和计算机视觉任务中，如纹理分类、人脸识别等。

相关问题

等价lbp直方图的横纵坐标代表什么

等价LBP（Local Binary Pattern）直方图是一种用于图像纹理分析的特征描述符。在计算等价LBP直方图时，我们首先将图像划分为若干个小块，然后对每个小块中的像素进行LBP计算。等价LBP将每个像素与其8邻域像素进行比较，将其转换为一个二进制数，并统计不同二进制数的出现次数来表示图像的纹理信息。

在等价LBP直方图中，横坐标代表不同的等价LBP值（即不同的二进制数），纵坐标代表该等价LBP值在图像中出现的次数。因此，等价LBP直方图可以用于描述图像的纹理特征，例如纹理的粗糙度、光滑度、细节等。

如何计算旋转不变均匀LBP特征时设置Cellsizes为【32 32】然后显示LBP图谱和LBP特征直方图

计算旋转不变均匀LBP特征时，需要使用OpenCV库中的函数`cv2.spatial_histogram()`来计算LBP特征直方图。下面是计算LBP特征直方图的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 计算LBP特征
radius = 1
n_points = 8 * radius
lbp = cv2.equalizeHist(cv2.LBP(img, n_points, radius, cv2.LBP_UNIFORM))

# 设置cell大小为32x32
cell_size = (32, 32)
h, w = img.shape
n_cells_x = w // cell_size[0]
n_cells_y = h // cell_size[1]

# 计算每个cell的LBP特征直方图
histogram = np.zeros((n_cells_x, n_cells_y, 256), dtype=np.float32)
for i in range(n_cells_x):
    for j in range(n_cells_y):
        cell = lbp[j * cell_size[1]:(j + 1) * cell_size[1], i * cell_size[0]:(i + 1) * cell_size[0]]
        hist = cv2.spatial_histogram(cell, 256, (0, 255), True)
        histogram[i, j, :] = hist

# 显示LBP图谱
cv2.imshow('LBP', lbp)

# 显示LBP特征直方图
hist_img = np.zeros((n_cells_y * cell_size[1], n_cells_x * cell_size[0]), dtype=np.uint8)
for i in range(n_cells_x):
    for j in range(n_cells_y):
        hist = histogram[i, j, :]
        hist /= np.sum(hist)
        hist *= 255
        hist_img[j * cell_size[1]:(j + 1) * cell_size[1], i * cell_size[0]:(i + 1) * cell_size[0]] = hist.astype(np.uint8)
cv2.imshow('LBP histogram', hist_img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先读取图像并计算LBP特征。然后将图像分割成大小为32x32的cell，计算每个cell的LBP特征直方图，最后将LBP图谱和LBP特征直方图显示出来。注意，在计算LBP特征直方图时，需要使用`cv2.spatial_histogram()`函数，并且需要将直方图归一化到0~255范围内。