计算图像的LBP图以及LBP直方图

时间: 2023-09-15 12:17:46 浏览: 119
LBP(Local Binary Pattern)是一种用于图像分析的局部特征描述符。它可以对图像进行纹理分析,用于图像分类、人脸识别等领域。以下是计算LBP图和LBP直方图的步骤: 1. 计算LBP图: 对于给定的图像,选择一个像素点和以该点为中心的8个像素点。将这9个像素点的灰度值与中心点的灰度值比较,如果周边像素点的灰度值大于等于中心点的灰度值,就将该像素点对应的二进制位设为1,否则设为0。将这8个二进制位串连接起来,得到该像素点的LBP值。将这个过程对图像中的所有像素点执行一遍,得到LBP图。 2. 计算LBP直方图: 对于LBP图中的每一个像素点,它的LBP值都属于256种可能的取值之一(8个二进制位的组合方式)。因此,我们可以将LBP图中出现的每个LBP值都统计一下,形成一个256维的向量,即LBP直方图。直方图中每一维表示该LBP值在图像中出现的次数。 以上就是计算LBP图和LBP直方图的步骤。需要注意的是,LBP算法对图像的灰度不敏感,因此在计算LBP图之前通常需要将图像转换为灰度图。
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对于同一幅图像,生成另外3幅不同亮度的图像(共4幅图像) 2. 获得4幅图像的LBP图像,及其LBP直方图 3. 计算另外3幅图像的LBP直方图与原图像LBP直方图的误差值(MSE)

好的,以下是我使用Python代码实现上述要求的过程: ```python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 载入原始图像 img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 生成3幅不同亮度的图像 img1 = cv2.add(img, 50) img2 = cv2.add(img, 100) img3 = cv2.add(img, 150) # 生成4幅图像的LBP图像和LBP直方图 images = [img, img1, img2, img3] histograms = [] for i, image in enumerate(images): # 计算LBP图像 lbp = cv2.LBP(image, 8, 2, cv2.LBP_UNIFORM) # 计算LBP直方图 hist, _ = np.histogram(lbp.ravel(), bins=256, range=(0, 255)) # 将LBP直方图归一化 hist = hist.astype("float") hist /= (hist.sum() + 1e-7) # 将LBP直方图添加到列表中 histograms.append(hist) # 显示LBP图像和LBP直方图 plt.subplot(2, 4, i+1), plt.imshow(lbp, cmap='gray') plt.title('LBP Image %d' % (i+1)) plt.subplot(2, 4, i+5), plt.plot(hist) plt.title('LBP Histogram %d' % (i+1)) # 计算误差值(MSE) mse1 = np.mean((histograms[0] - histograms[1])**2) mse2 = np.mean((histograms[0] - histograms[2])**2) mse3 = np.mean((histograms[0] - histograms[3])**2) print('MSE 1: %f' % mse1) print('MSE 2: %f' % mse2) print('MSE 3: %f' % mse3) plt.show() ``` 请注意,此处我使用了Python中的matplotlib库来显示生成的LBP图像和LBP直方图。如果您没有安装该库,请先使用以下命令安装: ```bash pip install matplotlib ``` 另外,我假设您已经将原始图像保存在名为“image.jpg”的文件中,并将其放置在当前工作目录中。如果您的文件名或路径不同,请相应地更改代码中的文件名和路径。 运行上述代码后,您将会看到4幅图像的LBP图像和LBP直方图,以及3幅图像的LBP直方图与原始图像LBP直方图的MSE值。

用python写计算图像LBP特征的代码

以下是使用Python计算图像LBP特征的代码: ```python import cv2 import numpy as np def get_lbp_feature(img): # 将图像转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 初始化LBP特征图 lbp = np.zeros_like(gray) # 计算LBP特征 for i in range(1, gray.shape[0]-1): for j in range(1, gray.shape[1]-1): center = gray[i, j] code = 0 code |= (gray[i-1, j-1] > center) << 7 code |= (gray[i-1, j] > center) << 6 code |= (gray[i-1, j+1] > center) << 5 code |= (gray[i, j+1] > center) << 4 code |= (gray[i+1, j+1] > center) << 3 code |= (gray[i+1, j] > center) << 2 code |= (gray[i+1, j-1] > center) << 1 code |= (gray[i, j-1] > center) << 0 lbp[i-1, j-1] = code # 统计直方图 hist, _ = np.histogram(lbp.ravel(), bins=np.arange(0, 257), range=(0, 256)) # 对直方图进行归一化处理 hist = hist.astype("float") hist /= (hist.sum() + 1e-7) # 返回LBP特征向量 return hist if __name__ == '__main__': # 读取图像 img = cv2.imread('test.jpg') # 计算LBP特征 feature = get_lbp_feature(img) # 输出LBP特征向量 print(feature) ``` 注:该代码计算的是8邻域的LBP特征,其中`test.jpg`为待计算LBP特征的图像文件。

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