python遥感图像LBP纹理特征

LBP（Local Binary Patterns）是一种用于提取图像纹理特征的方法，常用于遥感图像处理任务中。LBP算法通过比较图像像素点与其相邻像素点的灰度值大小关系，将比较结果编码为二进制数，从而构成一个局部纹理模式。这些局部纹理模式可以用来描述图像的纹理特征。

在遥感图像处理中，LBP纹理特征可以用于分类、目标识别、变化检测等任务。通过提取图像的LBP特征，可以获得图像的纹理信息，从而更好地理解和分析遥感图像。

相关问题

图像lbp纹理特征提取python代码

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种常用的颜色和灰度图像纹理描述符，在Python中可以使用OpenCV库来实现。以下是一个简单的LBP特征提取的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def extract_lbp(image_path):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 确定LBP邻域大小（通常为3x3）
    neighborhood_size = 3
    
    # 计算LBP码
    def compute_lbp(pixel, neighbors):
        mask = [(1 << i) if pixel >= neighbors[i] else 0 for i in range(8)]
        return np.sum(mask)

    # 应用LBP算法
    lbp = np.zeros(img.shape)
    for y in range(1, img.shape[0] - 1):
        for x in range(1, img.shape[1] - 1):
            center_pixel = img[y, x]
            neighbors = [img[y + dy, x + dx] for dy, dx in [(-1, -1), (-1, 0), (-1, 1), (0, -1), (0, 1), (1, -1), (1, 0), (1, 1)] if (y + dy, x + dx) in zip(*np.where(img > 0))]
            lbp[y, x] = compute_lbp(center_pixel, sorted(neighbors))

    return lbp

# 使用示例
image = 'your_image_path.jpg'
lbp_features = extract_lbp(image)

这个代码首先将输入图像转换为灰度，然后对每个像素及其周围邻居计算LBP值。`compute_lbp`函数用于实际的LBP计算，最后返回的是整个图像的LBP表示。

python实现LBP纹理特征提取

好的，下面是Python实现LBP纹理特征提取的代码：

import cv2
import numpy as np

#计算LBP值
def calc_lbp(img):
    rows, cols = img.shape
    lbp_img = np.zeros_like(img)
    for i in range(1, rows-1):
        for j in range(1, cols-1):
            center = img[i, j]
            code = 0
            code |= (img[i-1, j-1] >= center) << 7
            code |= (img[i-1, j] >= center) << 6
            code |= (img[i-1, j+1] >= center) << 5
            code |= (img[i, j+1] >= center) << 4
            code |= (img[i+1, j+1] >= center) << 3
            code |= (img[i+1, j] >= center) << 2
            code |= (img[i+1, j-1] >= center) << 1
            code |= (img[i, j-1] >= center) << 0
            lbp_img[i, j] = code
    return lbp_img

#计算LBP直方图特征
def calc_lbp_hist(lbp_img):
    hist, _ = np.histogram(lbp_img.ravel(), 256, [0, 256])
    return hist

#计算LBP特征向量
def calc_lbp_feature(img):
    gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    lbp_img = calc_lbp(gray_img)
    hist = calc_lbp_hist(lbp_img)
    feature = hist.astype('float32')
    feature /= (feature.sum() + 1e-7)
    return feature

#测试
img = cv2.imread('test.jpg')
feature = calc_lbp_feature(img)
print(feature)

这段代码中，calc_lbp函数用于计算LBP值，calc_lbp_hist函数用于计算LBP直方图特征，calc_lbp_feature函数用于计算LBP特征向量。最后，我们读入一张测试图片，计算其LBP特征向量并输出。