lbp特征提取算法python

LBP（Local Binary Pattern）特征提取算法是一种用于图像处理和计算机视觉中的简单而有效的纹理描述符。它通过比较像素及其周围像素的灰度值来生成局部二进制码，从而捕捉图像的纹理信息。在Python中，我们可以使用`skimage`或`local_binary_pattern`库来实现LBP特征提取。

以下是一个简单的Python代码示例，使用`scikit-image`库：

from skimage.feature import local_binary_pattern
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设你有一个灰度图像数组叫做img
# 将图像转换为uint8类型便于计算
img = (img.astype(np.uint8) * 255).astype(np.uint8)

# 设置LBP参数，如邻居数、差异阶数等
n_neighbors = 8
radius = 1
method = 'uniform'

# 计算LBP特征
lbp = local_binary_pattern(img, n_neighbors, radius, method)

# 可视化结果
plt.imshow(lbp, cmap='gray')
plt.title('LBP Image')
plt.show()