python实现实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤方法提取图像纹理特征实现分类的步骤
主要介绍了python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学
习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
题目描述题目描述
这篇博文是数字图像处理的大作业.
题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现
图片的分类.
图片如下图所示:
分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图
作为图像的特征,然后使用多分类的方法进行分类.
环境环境
python2.7,jupyter notebook,anaconda
数据集的地址
实现实现
读取数据读取数据
Numpy包数组操作API格式化数据
def loadPicture():
train_index = 0;
test_index = 0;
train_data = np.zeros( (200,171,171) );
test_data = np.zeros( (160,171,171) );
train_label = np.zeros( (200) );
test_label = np.zeros( (160) );
for i in np.arange(40):
image = mpimg.imread('picture/'+str(i)+'.tiff');
data = np.zeros( (513,513) );
data[0:image.shape[0],0:image.shape[1]] = image;
#切割后的图像位于数据的位置
index = 0;
#将图片分割成九块
for row in np.arange(3):
for col in np.arange(3):
if index<5:
train_data[train_index,:,:] = data[171*row:171*(row+1),171*col:171*(col+1)];
train_label[train_index] = i;
train_index+=1;
else:
test_data[test_index,:,:] = data[171*row:171*(row+1),171*col:171*(col+1)];
test_label[test_index] = i;
test_index+=1;
index+=1;
return train_data,test_data,train_label,test_label;
特征提取特征提取
LBP特征提取方法
radius = 1;
n_point = radius * 8;
def texture_detect():
train_hist = np.zeros( (200,256) );
test_hist = np.zeros( (160,256) );
for i in np.arange(200):
#使用LBP方法提取图像的纹理特征.
lbp=skft.local_binary_pattern(train_data[i],n_point,radius,'default');
#统计图像的直方图
max_bins = int(lbp.max() + 1);
#hist size:256
train_hist[i], _ = np.histogram(lbp, normed=True, bins=max_bins, range=(0, max_bins));
for i in np.arange(160):
lbp = skft.local_binary_pattern(test_data[i],n_point,radius,'default');
#统计图像的直方图
max_bins = int(lbp.max() + 1);
#hist size:256
test_hist[i], _ = np.histogram(lbp, normed=True, bins=max_bins, range=(0, max_bins));
return train_hist,test_hist;
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