加权LBPpython

加权LBP（Local Binary Pattern）是一种用于图像处理的特征提取算法，它可以用于纹理分类、人脸识别等领域。加权LBP与传统的LBP相比，它引入了权重因子，可以更好地描述图像的纹理特征。下面是使用Python实现加权LBP的步骤：

1.将图像转换为灰度图像。

2.对于每个像素，计算其8个邻域像素与中心像素的差值，并将差值转换为二进制数。

3.根据二进制数计算加权值，加权值的计算公式为：$w_i=2^i$，其中$i$表示二进制数中1的个数。

4.将所有像素的加权值相加，得到该像素的加权LBP值。

5.将所有像素的加权LBP值组成一个向量，作为该图像的特征向量。

下面是一个使用Python实现加权LBP的例子：

import cv2
import numpy as np

# 定义计算加权LBP值的函数
def calc_weighted_lbp(img):
    rows, cols = img.shape
    dst = np.zeros((rows-2, cols-2), dtype=np.uint8)
    for i in range(1, rows-1):
        for j in range(1, cols-1):
            binary = ''
            center = img[i, j]
            for m in [-1, 0, 1]:
                for n in [-1, 0, 1]:
                    if m == 0 and n == 0:
                        continue
                    diff = img[i+m, j+n] - center
                    if diff >= 0:
                        binary += '1'
                    else:
                        binary += '0'
            weight = 0
            for k in range(len(binary)):
                if binary[k] == '1':
                    weight += 2**k
            dst[i-1, j-1] = weight
    return dst

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算加权LBP特征向量
lbp = calc_weighted_lbp(gray)

# 输出特征向量
print(lbp)