使用python实现LBP算法

LBP（Local Binary Patterns）算法是一种用于图像纹理分析的常用算法。下面是使用Python实现LBP算法的简单示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 定义LBP算法函数
def lbp(image):
    rows, cols = image.shape
    result = np.zeros_like(image)
    
    for i in range(1, rows-1):
        for j in range(1, cols-1):
            center = image[i, j]
            
            # 获取邻域的像素值
            neighbors = [
                image[i-1, j-1], image[i-1, j], image[i-1, j+1],
                image[i, j-1],                 image[i, j+1],
                image[i+1, j-1], image[i+1, j], image[i+1, j+1]
            ]
 

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python实现LBP图像特征提取

LBP（Local Binary Patterns）是一种用于图像纹理分析的特征描述符，它可以用于人脸识别、纹理分类等领域。下面是Python实现LBP图像特征提取的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# LBP算法实现
def LBP(img):
    h, w = img.shape[:2]
    result = np.zeros((h-2, w-2), dtype=np.uint8)
    for i in range(1, h-1):
        for j in range(1, w-1):
            center = img[i][j]
            code = []
            code.append(int(img[i-1][j-1] >= center))
            code.append(int(img[i-1][j] >= center))
            code.append(int(img[i-1][j+1] >= center))
            code.append(int(img[i][j+1] >= center))
            code.append(int(img[i+1][j+1] >= center))
            code.append(int(img[i+1][j] >= center))
            code.append(int(img[i+1][j-1] >= center))
            code.append(int(img[i][j-1] >= center))
            code = np.array(code, dtype=np.uint8)
            result[i-1][j-1] = np.packbits(code)
    return result

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算LBP特征图像
lbp = LBP(img)

# 显示原始图像和LBP特征图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('lbp', lbp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先定义了LBP算法实现的函数LBP，该函数接收一张灰度图像作为输入，并返回计算得到的LBP特征图像。在函数内部，使用两个嵌套循环遍历图像中的每个像素点，对于每个像素点，计算它周围8个像素点的LBP编码，最后将8个二进制值拼接成一个8位的二进制数，并将其转化为一个字节存储在结果图像中。

接下来，读取输入图像并调用LBP函数计算得到LBP特征图像，最后使用OpenCV库显示原始图像和LBP特征图像。

基于局部二值模式的 LBP 算法 python代码

很高兴能为您解答问题。以下是基于局部二值模式的 LBP 算法的 Python 代码：

import numpy as np
import cv2

def LBP(image):
    rows,cols = image.shape
    dst = np.zeros((rows-2,cols-2),dtype=image.dtype)
    for i in range(1,rows-1):
        for j in range(1,cols-1):
            binary = ''
            center = image[i,j]
            if image[i-1,j-1]>center:
                binary += '1'
            else:
                binary += '0'
            if image[i-1,j]>center:
                binary += '1'
            else:
                binary += '0'
            if image[i-1,j+1]>center:
                binary += '1'
            else:
                binary += '0'
            if image[i,j+1]>center:
                binary += '1'
            else:
                binary += '0'
            if image[i+1,j+1]>center:
                binary += '1'
            else:
                binary += '0'
            if image[i+1,j]>center:
                binary += '1'
            else:
                binary += '0'
            if image[i+1,j-1]>center:
                binary += '1'
            else:
                binary += '0'
            if image[i,j-1]>center:
                binary += '1'
            else:
                binary += '0'
            dst[i-1,j-1] = int(binary,2)
    return dst

if __name__ == '__main__':
    image = cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    lbp = LBP(image)
    cv2.imshow('image',image)
    cv2.imshow('lbp',lbp)
    cv2.waitKey(0)

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