opencv lbph

OpenCV中的LBPH（Local Binary Patterns Histograms）是一种用于人脸识别的特征提取算法。它是一种基于局部二值模式的直方图算法，通过对图像中每个像素点的局部纹理进行编码，从而提取出具有辨别力的特征。

具体来说，LBPH算法将图像划分为不同的小区域，然后对每个小区域计算局部二值模式。局部二值模式是通过比较中心像素与周围像素的灰度值大小得到的二进制编码。然后，将每个小区域的局部二值模式组合成一个直方图，作为该区域的特征表示。最后，将所有小区域的直方图连接起来，形成整个图像的特征向量。

LBPH算法具有以下几个特点：
1. 简单有效：LBPH算法计算简单，对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性。
2. 局部特征：LBPH算法关注图像的局部纹理信息，能够捕捉到人脸的细节特征。
3. 低维特征：LBPH算法提取的特征向量维度相对较低，适合于快速匹配和识别。