LBP改进算法LCP
时间: 2023-12-06 19:38:47 浏览: 149
LBP改进算法LCP是一种用于纹理特征提取的算法,它是LBP算法的改进版本。LBP算法是一种用于图像纹理特征提取的算法,它通过比较像素点与周围像素点的灰度值大小关系,将每个像素点转换为二进制数,从而提取图像的纹理特征。LCP算法在LBP算法的基础上,引入了旋转不变性和灰度不变性,使得算法更加稳健和准确。
LCP算法的具体步骤如下:
1. 将图像分成若干个小区域,对每个小区域进行处理。
2. 对于每个像素点,计算其与周围像素点的灰度值大小关系,并将结果转换为二进制数。
3. 对于每个小区域,将其中的所有像素点的二进制数进行拼接,得到一个二进制数序列。
4. 对于每个二进制数序列,将其进行旋转不变性处理,即将其按照字典序排序后,选择最小的一个作为该序列的代表。
5. 对于每个小区域,将其代表序列的二进制数转换为十进制数,作为该小区域的纹理特征。
下面是一个使用LCP算法提取图像纹理特征的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
def LCP(img):
# 将图像分成16个小区域
h, w = img.shape[:2]
h_step, w_step = h // 4, w // 4
features = []
for i in range(4):
for j in range(4):
# 对每个小区域进行处理
sub_img = img[i*h_step:(i+1)*h_step, j*w_step:(j+1)*w_step]
sub_feature = []
# 对每个像素点进行处理
for m in range(1, h_step-1):
for n in range(1, w_step-1):
center = sub_img[m, n]
binary = ''
for k in [(m-1, n-1), (m-1, n), (m-1, n+1), (m, n+1), (m+1, n+1), (m+1, n), (m+1, n-1), (m, n-1)]:
if sub_img[k] >= center:
binary += '1'
else:
binary += '0'
# 将二进制数转换为十进制数
sub_feature.append(int(binary, 2))
# 对代表序列进行旋转不变性处理
sub_feature.sort()
sub_feature = np.array(sub_feature)
min_feature = sub_feature
for k in range(1, 8):
sub_feature = np.roll(sub_feature, 1)
if (sub_feature < min_feature).all():
min_feature = sub_feature
# 将代表序列转换为十进制数,作为该小区域的纹理特征
features.append(min_feature.dot(2 ** np.arange(min_feature.size)[::-1]))
return features
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 提取纹理特征
features = LCP(img)
print(features)
```
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