skimage.feature.local_binary_pattern()函数里面的几种模式具体介绍一下
时间: 2024-06-03 20:12:12 浏览: 77
好的,skimage.feature.local_binary_pattern()函数是一种用于图像纹理特征提取的方法,该方法可以将像素点周围的灰度值排序后转化为二进制编码的形式,用来描述图像纹理信息。
该函数可以接受多种不同的模式,包括:circular、uniform、nri_uniform、var、ror等。其中circular模式是默认的模式,它是将灰度值按照圆形序列依次排序后得到的编码;uniform模式为一种更简单的编码方式,它只考虑了像素点周围灰度值的方差,并将标准差较小的像素点编成同一类别;nri_uniform模式是在uniform模式的基础上,将旋转不变性加入了编码过程中,从而得到更加稳定的结果;var模式也考虑了像素点周围的方差,但是在计算方差时按照像素点排列的距离加权,从而能够更好地反映纹理的空间关系;ror模式是在circular模式的基础上,将方向信息加入了编码过程,从而得到更加准确的纹理描述。
以上是skimage.feature.local_binary_pattern()函数里面几种模式的具体介绍,希望能对您有所帮助。
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skimage.feature.local_binary_pattern
b'skimage.feature.local_binary_pattern'是指Python科学计算库scikit-image中的局部二值模式特征函数。该函数用于计算图像的局部二值模式,并将其用作图像的特征提取器。
用python写计算图像的LBP特征的代码
下面是使用Python计算图像的LBP特征的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import local_binary_pattern
# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 计算LBP特征
radius = 3
n_points = 8 * radius
lbp = local_binary_pattern(img, n_points, radius)
# 将LBP特征图像转换为8位无符号整型
lbp = np.uint8(lbp)
# 显示原始图像和LBP特征图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('LBP', lbp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们使用OpenCV加载图像,并使用skimage库中的local_binary_pattern函数计算LBP特征。然后,我们将LBP特征图像转换为8位无符号整型,并使用OpenCV显示原始图像和LBP特征图像。