java实现LBP特征提取（附完整源码）

LBP（Local Binary Pattern）是一种用于纹理分析的特征提取方法，可以用于图像分类、人脸识别等领域。在Java中，我们可以使用OpenCV库来实现LBP特征提取。

以下是使用OpenCV库实现LBP特征提取的完整Java代码：

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class LBPFeatureExtractor {
    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

        // 读取图像
        Mat img = Imgcodecs.imread("test.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);

        // 对图像进行LBP特征提取
        Mat lbp = new Mat();
        int radius = 1;
        int neighbors = 8;
        Imgproc.resize(img, img, new Size(256, 256));
        Imgproc.equalizeHist(img, img);
        Imgproc.Laplacian(img, lbp, CvType.CV_8UC1, 3, 1, 0);
        Mat dst = new Mat();
        Imgproc.threshold(lbp, dst, 0, 255, Imgproc.THRESH_BINARY_INV | Imgproc.THRESH_OTSU);
        Mat lbpImg = new Mat();
        Imgproc.copyMakeBorder(dst, lbpImg, 1, 1, 1, 1, Imgproc.BORDER_CONSTANT, 0);
        int[] table = new int[256];
        for (int i = 0; i < 256; i++) {
            table[i] = i < 128 ? 0 : 1;
        }
        for (int i = 1; i < lbpImg.rows() - 1; i++) {
            for (int j = 1; j < lbpImg.cols() - 1; j++) {
                int center = (int) lbpImg.get(i, j)[0];
                int code = 0;
                code |= (int) lbpImg.get(i - 1, j - 1)[0] > center ? 1 : 0;
                code |= (int) lbpImg.get(i - 1, j)[0] > center ? 2 : 0;
                code |= (int) lbpImg.get(i - 1, j + 1)[0] > center ? 4 : 0;
                code |= (int) lbpImg.get(i, j + 1)[0] > center ? 8 : 0;
                code |= (int) lbpImg.get(i + 1, j + 1)[0] > center ? 16 : 0;
                code |= (int) lbpImg.get(i + 1, j)[0] > center ? 32 : 0;
                code |= (int) lbpImg.get(i + 1, j - 1)[0] > center ? 64 : 0;
                code |= (int) lbpImg.get(i, j - 1)[0] > center ? 128 : 0;
                lbpImg.put(i, j, table[code]);
            }
        }

        // 输出LBP特征向量
        int[] hist = new int[256];
        for (int i = 1; i < lbpImg.rows() - 1; i++) {
            for (int j = 1; j < lbpImg.cols() - 1; j++) {
                int code = (int) lbpImg.get(i, j)[0];
                hist[code]++;
            }
        }
        for (int i = 0; i < 256; i++) {
            System.out.print(hist[i] + " ");
        }
    }
}

在上述代码中，我们首先使用`Imgcodecs.imread`函数读取待处理的图像，并使用`Imgproc.resize`和`Imgproc.equalizeHist`函数对其进行预处理。接下来，我们使用`Imgproc.Laplacian`函数计算LBP特征，并使用`Imgproc.threshold`函数进行阈值处理。然后，我们使用`Imgproc.copyMakeBorder`函数将图像边界扩展一个像素。最后，我们遍历图像的每个像素，根据其周围8个像素的值计算LBP值，并计算LBP特征向量。

注意，在运行该代码之前，你需要确保已正确安装OpenCV库，并将其添加到Java项目的构建路径中。