用 python 手写实现 LBP

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种图像特征描述符，用于识别和区分纹理。在Python中手动实现LBP相当直接，下面是一个简单的步骤：

1. **计算邻域像素**：
首先，我们需要获取每个像素点周围的一圈像素值，通常是3x3或5x5大小的窗口。

def get_neighbors(image, pixel):
    row, col = pixel
    neighbors = [
        image[row + dy][col + dx]
        for dy in [-1, 0, 1] if (row + dy >= 0 and row + dy < image.shape[0]) and
                          col + dx >= 0 and col + dx < image.shape[1]
        for dx in [-1, 0, 1]
    ]
    return neighbors

2. **构造LBP码**：
对于每个中心像素，将其与周围的像素比较，并转换成二进制数。如果中心像素大于邻居，则对应位置为1，否则为0。

def compute_lbp(image, pixel):
    neighbors = get_neighbors(image, pixel)
    binary_code = ''.join(['1' if center > neighbor else '0'
                           for neighbor in neighbors])
    lbp_value = int(binary_code, 2)  # 将二进制转为十进制
    return lbp_value

3. **应用到整个图像上**：
最后，遍历整个图像，对每一个像素应用上述函数得到LBP值。

def apply_lbp_to_image(image):
    lbp_array = np.zeros_like(image)
    for i in range(image.shape[0]):
        for j in range(image.shape[1]):
            lbp_array[i, j] = compute_lbp(image, (i, j))
    return lbp_array

注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能还需要考虑边界处理、取样步长等因素。此外，上面的代码假设`image`是一个灰度图像。