基于局部二值模式的 LBP 算法的 Python 代码

以下是基于局部二值模式的 LBP 算法的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义计算 LBP 算子的函数
def cal_lbp_pixel(img, center, x, y):
    pixel_value = 0
    if img[x-1][y-1] >= center:
        pixel_value += 128
    if img[x-1][y] >= center:
        pixel_value += 64
    if img[x-1][y+1] >= center:
        pixel_value += 32
    if img[x][y+1] >= center:
        pixel_value += 16
    if img[x+1][y+1] >= center:
        pixel_value += 8
    if img[x+1][y] >= center:
        pixel_value += 4
    if img[x+1][y-1] >= center:
        pixel_value += 2
    if img[x][y-1] >= center:
        pixel_value += 1
    return pixel_value

# 定义计算 LBP 算法的主函数
def cal_lbp(img):
    height, width= img.shape
    # 初始化 LBP 特征矩阵
    lbp_img = np.zeros((height,width),np.uint8)
    for i in range(1, height-1):
        for j in range(1, width-1):
            center = img[i][j]
            lbp_value = cal_lbp_pixel(img, center, i, j)
            lbp_img[i][j] = lbp_value
    return lbp_img

# 读取图像
img_path = 'test.png'
img = cv2.imread(img_path, 0)

# 计算 LBP 特征
lbp_img = cal_lbp(img)

# 显示图像和 LBP 特征
cv2.imshow('img', img)
cv2.imshow('lbp_img', lbp_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：以上代码仅为示例代码，可能存在一些不完善或者漏洞，请谨慎使用。