lbp在matlab中的代码实现

LBP（Local Binary Pattern）是一种用于图像纹理特征提取的算法。在Matlab中，LBP的代码实现可以使用Matlab自带的函数或者用户自定义函数来完成。

下面是使用Matlab自带函数实现LBP的示例代码：

img = imread('image.png');  % 读取图像
gray_img = rgb2gray(img);   % 将图像转为灰度图
lbp_img = extractLBPFeatures(gray_img);  % 提取LBP特征
imshow(lbp_img);            % 显示LBP特征图像

以上代码会将图像转换为灰度图，并从灰度图中提取LBP特征，并显示LBP特征图像。

用户也可以自定义函数来实现LBP特征提取，以下是一个简单的实现示例：

function lbp_img = LBP(img)
[height, width] = size(img);
lbp_img = zeros(height-2, width-2);
for i = 2:height-1
  for j = 2:width-1
    center = img(i, j);
    code = img(i-1, j-1)>center;
    code = [code img(i-1, j)>center];
    code = [code img(i-1, j+1)>center];
    code = [code img(i, j+1)>center];
    code = [code img(i+1, j+1)>center];
    code = [code img(i+1, j)>center];
    code = [code img(i+1, j-1)>center];
    code = [code img(i, j-1)>center];
    lbp_code = bi2de(code, 'left-msb');
    lbp_img(i-1, j-1) = lbp_code;
  end
end
end

该代码将输入的图像依次遍历每个像素，以当前像素为中心，计算其周围8个像素与中心像素之间的大小关系，并将它们转化为一个8位二进制码，最后用二进制码构成一个新的LBP特征图像。

注意，在实际应用中，由于LBP特征通常是高维度数据，因此需要进行进一步处理，如降维、归一化等，才能更好地应用于图像分类、检索等领域。