用python写计算图像的LBP特征的代码
时间: 2024-05-03 15:18:35 浏览: 17
下面是使用Python计算图像的LBP特征的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import local_binary_pattern
# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 计算LBP特征
radius = 3
n_points = 8 * radius
lbp = local_binary_pattern(img, n_points, radius)
# 将LBP特征图像转换为8位无符号整型
lbp = np.uint8(lbp)
# 显示原始图像和LBP特征图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('LBP', lbp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们使用OpenCV加载图像,并使用skimage库中的local_binary_pattern函数计算LBP特征。然后,我们将LBP特征图像转换为8位无符号整型,并使用OpenCV显示原始图像和LBP特征图像。
相关问题
用python写计算图像LBP特征的代码
以下是使用Python计算图像LBP特征的代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def get_lbp_feature(img):
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 初始化LBP特征图
lbp = np.zeros_like(gray)
# 计算LBP特征
for i in range(1, gray.shape[0]-1):
for j in range(1, gray.shape[1]-1):
center = gray[i, j]
code = 0
code |= (gray[i-1, j-1] > center) << 7
code |= (gray[i-1, j] > center) << 6
code |= (gray[i-1, j+1] > center) << 5
code |= (gray[i, j+1] > center) << 4
code |= (gray[i+1, j+1] > center) << 3
code |= (gray[i+1, j] > center) << 2
code |= (gray[i+1, j-1] > center) << 1
code |= (gray[i, j-1] > center) << 0
lbp[i-1, j-1] = code
# 统计直方图
hist, _ = np.histogram(lbp.ravel(), bins=np.arange(0, 257), range=(0, 256))
# 对直方图进行归一化处理
hist = hist.astype("float")
hist /= (hist.sum() + 1e-7)
# 返回LBP特征向量
return hist
if __name__ == '__main__':
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 计算LBP特征
feature = get_lbp_feature(img)
# 输出LBP特征向量
print(feature)
```
注:该代码计算的是8邻域的LBP特征,其中`test.jpg`为待计算LBP特征的图像文件。
python实现LBP图像特征提取
LBP(Local Binary Patterns)是一种用于图像纹理分析的特征描述符,它可以用于人脸识别、纹理分类等领域。下面是Python实现LBP图像特征提取的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# LBP算法实现
def LBP(img):
h, w = img.shape[:2]
result = np.zeros((h-2, w-2), dtype=np.uint8)
for i in range(1, h-1):
for j in range(1, w-1):
center = img[i][j]
code = []
code.append(int(img[i-1][j-1] >= center))
code.append(int(img[i-1][j] >= center))
code.append(int(img[i-1][j+1] >= center))
code.append(int(img[i][j+1] >= center))
code.append(int(img[i+1][j+1] >= center))
code.append(int(img[i+1][j] >= center))
code.append(int(img[i+1][j-1] >= center))
code.append(int(img[i][j-1] >= center))
code = np.array(code, dtype=np.uint8)
result[i-1][j-1] = np.packbits(code)
return result
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算LBP特征图像
lbp = LBP(img)
# 显示原始图像和LBP特征图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('lbp', lbp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,首先定义了LBP算法实现的函数LBP,该函数接收一张灰度图像作为输入,并返回计算得到的LBP特征图像。在函数内部,使用两个嵌套循环遍历图像中的每个像素点,对于每个像素点,计算它周围8个像素点的LBP编码,最后将8个二进制值拼接成一个8位的二进制数,并将其转化为一个字节存储在结果图像中。
接下来,读取输入图像并调用LBP函数计算得到LBP特征图像,最后使用OpenCV库显示原始图像和LBP特征图像。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)