MB-LBP python

MB-LBP（Multi-Band Local Binary Pattern）是一种用于纹理特征描述的图像处理算法。它基于Local Binary Pattern（LBP）算法，通过对图像进行多尺度分析和多频带分解来提取更丰富的纹理信息。

在Python中，你可以使用一些图像处理库来实现MB-LBP算法，例如OpenCV和scikit-image。下面是一个使用OpenCV进行MB-LBP特征提取的简单示例代码：

import cv2
import numpy as np

def mb_lbp(image):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 定义LBP算子的参数
    radius = 1
    neighbors = 8
    
    # 定义多尺度和多频带的参数
    scales = [1, 2, 4]
    bands = [0.5, 1, 2]
    
    # 存储MB-LBP特征
    features = []
    
    # 对每个尺度和频带进行MB-LBP特征提取
    for scale in scales:
        for band in bands:
            # 根据尺度和频带参数对图像进行缩放和滤波
            resized = cv2.resize(gray, None, fx=scale, fy=scale)
            filtered = cv2.GaussianBlur(resized, (0, 0), sigmaX=band)
            
            # 计算LBP特征
            lbp = np.zeros_like(filtered)
            for i in range(neighbors):
                x = int(radius * np.cos(2 * np.pi * i / neighbors))
                y = int(radius * np.sin(2 * np.pi * i / neighbors))
                lbp += (filtered >= filtered[y:y+filtered.shape[0], x:x+filtered.shape[1]])
            
            # 将LBP特征转换为直方图
            hist, _ = np.histogram(lbp, bins=np.arange(2**neighbors + 1), density=True)
            
            # 将直方图添加到特征列表中
            features.extend(hist)
    
    return features

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

# 提取MB-LBP特征
features = mb_lbp(image)

# 打印特征向量的长度
print(len(features))

在这个示例中，`mb_lbp`函数接受一个图像作为输入，并返回提取的MB-LBP特征向量。你可以根据需要调整参数以适应不同的图像和应用场景。