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182 浏览量 2022-09-14 21:43:05 上传评论收藏 888B ZIP 举报

局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的纹理描述符。它通过比较像素邻域内的灰度差异来编码像素的局部结构信息，具有计算简单、鲁棒性强的特点。LBP特征在纹理分类、人脸识别、行为识别等多个任务中都表现出良好的性能。在LBP特征提取的过程中，主要分为以下几个步骤： 1. **定义邻域**: 我们需要定义一个中心像素的邻域，通常选择3x3或5x5的邻域。在这个邻域内，每个像素与中心像素进行比较。 2. **灰度比较**: 对于邻域内的每个像素，我们将它的灰度值与中心像素的灰度值进行比较。如果邻域像素的灰度值大于或等于中心像素，该位置的二进制位设为1；否则，设为0。 3. **二进制编码**: 将所有邻域像素的比较结果组成一个二进制数，这就是LBP码。例如，3x3邻域中的LBP码可以是8位的，5x5邻域则可能是16位的。 4. **统一旋转不变性（Uniform LBP）**: 常规LBP编码可能会因为邻域像素的顺序变化而导致不同的编码，为了解决这个问题，引入了统一LBP（ULBP）。在ULBP中，只有特定的比较模式才会产生特定的编码，使得编码与邻域像素的相对顺序无关。 5. **统计分析与特征向量**: 将图像中的每个像素进行LBP编码后，我们可以统计不同LBP码出现的频率，形成一个直方图。这个直方图就是LBP特征向量，用于后续的分类或识别任务。在"**LBP.cpp**"这个文件中，很可能包含了C++实现的LBP特征提取算法。通常，这个程序会包含以下功能： - 定义邻域和比较方法 - 计算每个像素的LBP码 - 统计LBP码的频率并构建直方图 - 可能还包含了将LBP特征应用于图像分类或其他任务的相关函数由于LBP算法的简单性和高效性，它在实时系统和资源受限的设备上尤其受欢迎。此外，LBP还可以与其他高级特征结合，如SIFT、HOG等，以增强分类或识别的准确性。在"代码简单易懂"的描述下，LBP.cpp文件对于初学者或者需要快速实现LBP算法的开发者来说，是一个很好的学习和参考资源。通过阅读和理解这段代码，你可以更好地理解LBP的工作原理，并将其应用到自己的项目中。

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LBP.cpp 2KB

/* Includes ------------------------------------------------------------------*/ #include "LBP.h" /* Private typedef -----------------------------------------------------------*/ /* Private define ------------------------------------------------------------*/ /* Private macro -------------------------------------------------------------*/ /* Private variables ---------------------------------------------------------*/ int tmp[8]={0}; CvScalar s; /* Private function prototypes -----------------------------------------------*/ /* Private functions ---------------------------------------------------------*/ /******************************************************************************* * Function Name : Abstract_Edge * Description : This function is help user to abstract the edge of the piture * Input : - src: The point of the original picture * Output : None * Return : The destination point of the picture *******************************************************************************/ void LBP (IplImage *src,IplImage *dst) { IplImage * temp = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U,1); uchar *data=(uchar*)src->imageData; int step=src->widthStep; for (int i=1;i<src->height-1;i++) for(int j=1;j<src->width-1;j++) { int sum=0; if(data[(i-1)*step+j-1]>data[i*step+j]) tmp[0]=1; else tmp[0]=0; if(data[i*step+(j-1)]>data[i*step+j]) tmp[1]=1; else tmp[1]=0; if(data[(i+1)*step+(j-1)]>data[i*step+j]) tmp[2]=1; else tmp[2]=0; if (data[(i+1)*step+j]>data[i*step+j]) tmp[3]=1; else tmp[3]=0; if (data[(i+1)*step+(j+1)]>data[i*step+j]) tmp[4]=1; else tmp[4]=0; if(data[i*step+(j+1)]>data[i*step+j]) tmp[5]=1; else tmp[5]=0; if(data[(i-1)*step+(j+1)]>data[i*step+j]) tmp[6]=1; else tmp[6]=0; if(data[(i-1)*step+j]>data[i*step+j]) tmp[7]=1; else tmp[7]=0; for(int k=0;k<=7;k++) sum+=abs(tmp[k]-tmp[k+1]); sum=sum+abs(tmp[7]-tmp[0]); if (sum<=2) s.val[0]=(tmp[0]*1+tmp[1]*2+tmp[2]*4+tmp[3]*8+tmp[4]*16+tmp[5]*32+tmp[6]*64+tmp[7]*128); else s.val[0]=10; cvSet2D(dst,i,j,s); } } /******************* (C) COPYRIGHT 2008 STMicroelectronics *****END OF FILE****/