opencv的lbph

OpenCV中的LBPH（Local Binary Patterns Histograms）是一种用于人脸识别的特征提取方法。LBPH算法将图像区域划分为若干个小的正方形邻域，对每个邻域内的像素进行二值化处理，然后统计每个像素点与其周围像素的比较结果，形成局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）。这些LBP模式被转化为一个固定长度的直方图，作为该区域的特征描述。

LBPH算法步骤主要包括：
1. **划分子区域**：将图像划分为多个小的邻域。
2. **计算LBP**：对于每个邻域，根据中心像素和周围像素的关系生成LBP码。
3. **生成直方图**：统计每个LBP码出现的次数，形成局部特征直方图。
4. **归一化处理**：为了减少光照、旋转等变化的影响，通常会对直方图进行归一化。
5. **提取特征向量**：将所有邻域的直方图拼接起来，得到一个特征向量。