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()

相关问题

lbp特征提取python代码

以下是LBP特征提取的Python代码：

import numpy as np
import cv2

def lbp(image):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # LBP算法中使用的3*3邻域
    radius = 1
    n_points = 8
    
    height, width = gray.shape
    
    # 计算LBP图像
    lbp_image = np.zeros((height-2*radius, width-2*radius), dtype=np.uint8)
    for i in range(radius, height-radius):
        for j in range(radius, width-radius):
            center = gray[i, j]
            code = 0
            for k in range(n_points):
                x = i + int(round(radius * np.cos(2 * np.pi * k / n_points)))
                y = j - int(round(radius * np.sin(2 * np.pi * k / n_points)))
                if gray[x, y] > center:
                    code += 1 << k
            lbp_image[i-radius, j-radius] = code
    
    # 计算LBP特征
    hist, _ = np.histogram(lbp_image, bins=np.arange(0, 2**n_points+1), density=True)
    
    return hist

其中，`image`是输入的图像，函数返回LBP特征直方图。在代码中使用了OpenCV库来读取和处理图像。`radius`表示LBP算法中邻域的半径，`n_points`表示邻域中采样点的个数，通常取8或16。函数中首先将图像转换为灰度图，然后计算LBP图像，最后计算LBP特征直方图。

lbp的特征提取python代码

LBP (Local Binary Pattern) 是一种用于图像特征提取的方法，它简单且高效，常用于人脸识别、纹理分析等领域。以下是一个使用Python和OpenCV库实现LBP特征提取的基本代码示例：

import cv2
import numpy as np

def extract_lbp(image, neighborhood=8, points=8):
    # 将图像转换为灰度
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 计算LBP码
    lbp = cv2.LBP(gray_image, neighborhood=neighborhood, points=points)
    
    # 将二进制LBP值转换为uint8类型的数值
    lbp_uint8 = (lbp & 0xFF).astype(np.uint8)
    
    return lbp_uint8

# 使用示例
image_path = "path_to_your_image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
lbp_features = extract_lbp(image)

# 如果需要进一步处理或保存特征，可以继续在这里进行

在这个代码中：
- `image` 是你要提取特征的原始图像。
- `neighborhood` 和 `points` 是LBP算法的参数，分别指定了邻域大小（通常为3x3或5x5）和每个像素的邻域点数（默认为8）。

执行这个代码后，`lbp_features` 就包含了原始图像的LBP特征向量。你可以用这些特征来进行后续的图像识别、分类或其他机器学习任务。