MBLBP python

### MBLBP算法简介

MBLBP（Multi Block Local Binary Pattern）是一种用于图像处理和分析的技术，扩展了传统的局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）。该方法通过将图像划分为多个区域并计算每个区域内像素之间的关系来提取特征。这种方法能够捕捉到更丰富的纹理信息。

对于MBLBP的具体实现，在Python中有多种方式可以完成这一过程[^1]：

import cv2
import numpy as np


def mblbp(image, P=8, R=1, method='default', grid_x=4, grid_y=4):
    """
    计算多块本地二进制模式(Multi-Block Local Binary Patterns)

    参数:
        image : 输入灰度图.
        P : 邻域点的数量.
        R : 半径大小.
        method : lbp运算的方法 ('default','ror','uniform' or 'nri_uniform').
        grid_x : X方向上的网格数量.
        grid_y : Y方向上的网格数量.

    返回:
        hist : 特征直方图.
    """

    h, w = image.shape[:2]

    # 将图片分成若干个小块
    cell_h = int(h / grid_y)
    cell_w = int(w / grid_x)

    histograms = []

    for row in range(grid_y):
        for col in range(grid_x):

            y_start = row * cell_h
            x_start = col * cell_w
            
            roi = image[y_start:y_start + cell_h,
                        x_start:x_start + cell_w].astype(np.uint8)

            # 对每一个子区域应用LBP操作
            lbp = local_binary_pattern(
                roi, P=P, R=R, method=method).reshape(-1)

            # 统计频率分布
            hist, _ = np.histogram(lbp, bins=np.arange(0, P + 3),
                                   density=True)

            histograms.extend(hist.tolist())

    return np.array(histograms)


if __name__ == "__main__":
    
    img = cv2.imread('example.jpg')
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    result = mblbp(gray_img)

    print(result)

上述代码实现了基于OpenCV库的MBLBP功能，并且可以根据实际需求调整参数设置以适应不同的应用场景。此函数接收一幅灰度图像作为输入，并返回一个多维数组形式的结果——即各个分区内LBPs组成的向量表示。