lbp算法原理及代码
时间: 2023-11-27 19:50:20 浏览: 44
LBP(Local Binary Pattern)算法是一种用于纹理分析的特征提取算法,其原理是对图像中的每个像素点,将其与周围的像素进行比较,并将结果编码为二进制数。LBP算法的优点是简单易实现、计算速度快、对光照变化具有较强的鲁棒性等。
LBP算法的步骤如下:
1. 对于图像中的每个像素,将其与周围的8个像素进行比较,若中心像素的灰度值大于相邻像素的灰度值,则该像素的LBP值为0,否则为1。
2. 将每个像素的LBP值组成一个二进制数,即可得到该像素的LBP特征值。
3. 对于整张图像,统计每个LBP特征值出现的次数,即可得到图像的LBP直方图,作为图像的纹理特征描述子。
下面是使用Python实现LBP算法的代码:
```python
import numpy as np
import cv2
# 定义LBP算法函数
def LBP(img):
height, width = img.shape
result = np.zeros((height-2, width-2), dtype=np.uint8)
for i in range(1, height-1):
for j in range(1, width-1):
center = img[i, j]
code = 0
code |= (img[i-1, j-1] > center) << 7
code |= (img[i-1, j] > center) << 6
code |= (img[i-1, j+1] > center) << 5
code |= (img[i, j+1] > center) << 4
code |= (img[i+1, j+1] > center) << 3
code |= (img[i+1, j] > center) << 2
code |= (img[i+1, j-1] > center) << 1
code |= (img[i, j-1] > center) << 0
result[i-1, j-1] = code
return result
# 加载图像
img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算LBP特征
lbp = LBP(img)
# 绘制LBP直方图
hist, _ = np.histogram(lbp, bins=256, range=(0, 255))
hist = hist.astype('float32')
hist /= (hist.sum() + 1e-7)
# 显示图像和直方图
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('lbp', lbp)
plt.bar(range(256), hist)
plt.show()
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`img`为输入图像,`LBP()`函数计算LBP特征,`hist`为LBP直方图。