matlablbp实现特征提取

在MATLAB中，Local Binary Patterns (LBP)是一种常用的图像特征提取算法，它通过计算每个像素点周围邻域的灰度值差异并转换为二进制码来描述局部纹理信息。以下是基本步骤：

1. **构造LBP算子**：MATLAB提供了一个函数`imlocalbinarypattern`，用于生成LBP算子，它会创建一个大小为`P`（通常为8或16）的邻域，并指定同心圆或螺旋形状。

LBP = imlocalbinarypattern(I, P, 'Option', 'Circular');

其中`I`是输入图像，`P`是邻域半径。

2. **应用LBP算子**：将LBP算子应用于图像的每个像素，获取对应的LBP码。可以使用`double`或`uint8`数据类型存储结果。

localPattern = double(LBP);

3. **统计特性提取**：对得到的LBP码进行统计分析，如直方图、均值、标准差等，或者组合成更复杂的特征向量，如局部二值模式直方图（LBPH）。

[hist, binEdges] = histcounts(localPattern, 'Normalization', 'probability');

4. **预处理**：可能还需要进行归一化、降维等操作，以便于后续的机器学习模型训练。