LBH 人脸特征提取MATLAB实现

为了实现 LBH 人脸特征提取算法，我们需要进行以下步骤：

1. 读取人脸图像。

2. 将图像转为灰度图像。

3. 对灰度图像进行二值化处理。

4. 进行图像分割，将图像分成若干个小块。

5. 对每个小块进行局部二值模式（LBP）运算，得到局部二值模式图像。

6. 对局部二值模式图像进行局部二值直方图（LBH）运算，得到每个小块的 LBH 特征向量。

7. 将所有小块的 LBH 特征向量组成一个大的特征向量。

以下是 MATLAB 实现代码：

% 读取人脸图像
img = imread('face.jpg');

% 将图像转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 对灰度图像进行二值化处理
threshold = graythresh(gray_img);
binary_img = im2bw(gray_img, threshold);

% 进行图像分割
block_size = 16;
[h, w] = size(binary_img);
num_blocks_h = floor(h / block_size);
num_blocks_w = floor(w / block_size);
blocks = cell(num_blocks_h, num_blocks_w);
for i = 1:num_blocks_h
    for j = 1:num_blocks_w
        blocks{i, j} = binary_img((i-1)*block_size+1:i*block_size, (j-1)*block_size+1:j*block_size);
    end
end

% 对每个小块进行局部二值模式（LBP）运算
lbp_blocks = cell(num_blocks_h, num_blocks_w);
for i = 1:num_blocks_h
    for j = 1:num_blocks_w
        lbp_blocks{i, j} = lbp(blocks{i, j});
    end
end

% 对局部二值模式图像进行局部二值直方图（LBH）运算
lbh_blocks = cell(num_blocks_h, num_blocks_w);
for i = 1:num_blocks_h
    for j = 1:num_blocks_w
        lbh_blocks{i, j} = lbh(lbp_blocks{i, j});
    end
end

% 将所有小块的 LBH 特征向量组成一个大的特征向量
feature_vec = [];
for i = 1:num_blocks_h
    for j = 1:num_blocks_w
        feature_vec = [feature_vec, lbh_blocks{i, j}];
    end
end

% 输出特征向量
disp(feature_vec);

在上面的代码中，我们调用了 `lbp` 和 `lbh` 两个函数，这两个函数的实现可以参考以下代码：

function lbp_img = lbp(img)
% 计算局部二值模式（LBP）
[h, w] = size(img);
lbp_img = zeros(h, w);
for i = 2:h-1
    for j = 2:w-1
        center_px = img(i, j);
        neighbor_px = [img(i-1, j-1), img(i-1, j), img(i-1, j+1), img(i, j+1), img(i+1, j+1), img(i+1, j), img(i+1, j-1), img(i, j-1)];
        binary_code = neighbor_px >= center_px;
        lbp_img(i, j) = binary_to_decimal(binary_code);
    end
end
end

function decimal = binary_to_decimal(binary_code)
% 将二进制码转为十进制数
decimal = binary_code(1)*128 + binary_code(2)*64 + binary_code(3)*32 + binary_code(4)*16 + binary_code(5)*8 + binary_code(6)*4 + binary_code(7)*2 + binary_code(8)*1;
end

function lbh_vec = lbh(lbp_img)
% 计算局部二值直方图（LBH）
n_bins = 10;
[h, w] = size(lbp_img);
lbh_vec = zeros(1, n_bins);
for i = 1:h
    for j = 1:w
        bin_idx = floor(double(lbp_img(i, j)) / (256/n_bins)) + 1;
        lbh_vec(bin_idx) = lbh_vec(bin_idx) + 1;
    end
end
end

在 `lbp` 函数中，我们计算了每个像素点的局部二值模式，并将其转为十进制数。在 `lbh` 函数中，我们计算了每个小块的局部二值直方图。这两个函数的实现比较简单，不再赘述。

最后，运行上面的 MATLAB 代码即可得到 LBH 特征向量。