opencv lbp python

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。LBP（Local Binary Patterns）是一种常用的纹理特征描述方法。通过对图像的局部像素进行比较，并将比较结果编码为二进制数，从而提取出图像的纹理特征。

在Python中使用OpenCV实现LBP特征提取的示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import cv2 as cv

# 设置LBP算法的参数
radius = 1
n_points = 8 * radius

# 读取图像
image = cv.imread('200.jpg')
cv.namedWindow("image", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow('image', image)

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用LBP算法提取图像的特征
lbp = local_binary_pattern(gray, n_points, radius)

# 将提取的特征保存为图像
cv.imwrite("lbp.jpg", lbp)
cv.namedWindow("lbp", cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow('lbp', lbp)

# 等待用户按下键盘上的"q"键退出程序
cv.waitKey(0) == ord('q')

该示例代码展示了如何使用OpenCV库在Python中实现LBP特征提取。首先，导入所需的库和模块。然后，设置LBP算法的参数，包括范围半径和领域像素点数。接下来，读取图像并显示原始图像。然后，将图像转换为灰度图像，使用LBP算法提取图像的特征，并将提取的特征保存为图像。最后，通过按下键盘上的"q"键退出程序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python opencv lbp特征提取并显示](https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/114275306)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python + OpenCV 实现LBP特征提取的示例代码](https://download.csdn.net/download/weixin_38629274/12861772)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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