OpenCV與圖像處理學(xué)習(xí)十五——LBP紋理特征（含代碼）

• 一、LBP介紹
• 二、LBP原理
• 三、代碼應(yīng)用

一、LBP介紹

LBP（Local Binary Pattern， 局部二值模式） ， 是一種用來描述圖像局部紋理特征的算子； 它具有旋轉(zhuǎn)不變性和灰度不變性等顯著的優(yōu)點(diǎn)；

作者： T. Ojala, M.Pietik?inen, 和 D. Harwood ；

提出時(shí)間： 1994年

二、LBP原理

LBP算子定義在一個(gè) 3 × 3 的窗口內(nèi)， 以窗口中心像素為閾值， 與相鄰的8個(gè)像素的灰度值比較， 若周圍的像素值大于中心像素值， 則該位置被標(biāo)記為1； 否則標(biāo)記為0。如此可以得到一個(gè)8位二進(jìn)制數(shù)（通常還要轉(zhuǎn)換為10進(jìn)制， 即LBP碼， 共256種） ， 將這個(gè)值作為窗口中心像素點(diǎn)的LBP值， 以此來反應(yīng)這個(gè)3× 3區(qū)域的紋理信息。

用數(shù)學(xué)公式表示：

其中， p表示 3 × 3 窗口中除中心像素點(diǎn)外的第p個(gè)像素點(diǎn)；I( c )表示中心像素點(diǎn)的灰度值， I( p )表示領(lǐng)域內(nèi)第p個(gè)像素點(diǎn)的灰度值；s(x)公式如下：

LBP記錄的是中心像素點(diǎn)與領(lǐng)域像素點(diǎn)之間的差值;

當(dāng)光照變化引起像素灰度值同增同減時(shí)， LBP變化并不明顯;

LBP對與光照變化不敏感， LBP檢測的僅僅是圖像的紋理信息；

三、代碼應(yīng)用

import cv2 import numpy as npdef LBP(src):''':param src:灰度圖像:return:'''height = src.shape[0]width = src.shape[1]dst = src.copy()lbp_value = np.zeros((1, 8), dtype=np.uint8)# print(lbp_value)neighbours = np.zeros((1, 8), dtype=np.uint8)# print(neighbours)for x in range(1, width - 1):for y in range(1, height - 1):neighbours[0, 0] = src[y - 1, x - 1]neighbours[0, 1] = src[y - 1, x]neighbours[0, 2] = src[y - 1, x + 1]neighbours[0, 3] = src[y, x - 1]neighbours[0, 4] = src[y, x + 1]neighbours[0, 5] = src[y + 1, x - 1]neighbours[0, 6] = src[y + 1, x]neighbours[0, 7] = src[y + 1, x + 1]center = src[y, x]for i in range(8):if neighbours[0, i] > center:lbp_value[0, i] = 1else:lbp_value[0, i] = 0lbp = lbp_value[0, 0] * 1 + lbp_value[0, 1] * 2 + lbp_value[0, 2] * 4 + lbp_value[0, 3] * 8 \+ lbp_value[0, 4] * 16 + lbp_value[0, 5] * 32 + lbp_value[0, 6] * 64 + lbp_value[0, 7] * 128# print(lbp)dst[y, x] = lbpreturn dstimg = cv2.imread('image/people.jpg', 0) print(img.shape) cv2.imshow('src', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() new_img = LBP(img)cv2.imshow('dst', new_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

輸入的圖像（灰度變化后的）：

LBP特征變化后的結(jié)果：

ps：這個(gè)特征提取的過程稍微有點(diǎn)慢。。。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV与图像处理学习十五——LBP纹理特征（含代码）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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