计算机视觉算法中的LBP（Local Binary Patterns）

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-10-15 18:51 183阅读 0赞

51c489e0a1434739825efe7b8023eecc.png

计算机视觉算法中的LBP（Local Binary Patterns）

大家好，今天我想和大家分享一下计算机视觉算法中的LBP（Local Binary Patterns）。 LBP是一种用于图像分析和模式识别的特征提取算法。它最早由T. Ojala等人在1994年提出，并在之后的研究中不断发展和改进。LBP算法的核心思想是通过对图像中局部区域的像素值进行比较和编码，来获取图像的纹理特征。 LBP算法的具体步骤如下：

  1. 选择一个像素点作为中心点，然后选择一定半径的领域，通常是8邻域或16邻域。
  2. 将领域内的像素值与中心点的像素值进行比较。如果邻域内的像素值大于或等于中心点的像素值，则将比较的结果设为1，否则设为0。
  3. 将比较结果按照顺时针或逆时针的顺序连接起来，形成一个二进制数。
  4. 将得到的二进制数转换为十进制数，得到该像素点的LBP值。 通过对图像中每个像素点进行LBP计算，我们可以得到整个图像的LBP特征图。LBP特征图可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。 LBP算法的优点是计算简单、特征表达能力强、对光照变化和噪声具有一定的鲁棒性。它可以捕捉到图像中的纹理信息，对于纹理丰富的图像，LBP算法表现出色。

然而，LBP算法也存在一些不足之处。首先，LBP算法只考虑了像素值大小的比较，而没有考虑像素之间的空间关系。其次，LBP算法对于图像中的旋转和尺度变化不具有不变性。这些问题限制了LBP算法在某些特定场景下的应用。

下面是一个简单的示例代码，用于计算图像的LBP特征：

  1. pythonCopy codeimport cv2
  2. import numpy as np
  3. def get_lbp_feature(image, radius=1, neighbors=8):
  4.     gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  5.     lbp = np.zeros_like(gray, dtype=np.uint8)
  6.     for i in range(radius, gray.shape[0] - radius):
  7.         for j in range(radius, gray.shape[1] - radius):
  8.             center = gray[i, j]
  9.             code = 0
  10.             for k in range(neighbors):
  11.                 x = i + int(radius * np.cos(2 * np.pi * k / neighbors))
  12.                 y = j - int(radius * np.sin(2 * np.pi * k / neighbors))
  13.                 code <<= 1
  14.                 if gray[x, y] >= center:
  15.                     code |= 1
  16.             lbp[i, j] = code
  17.     hist = np.histogram(lbp, bins=range(256))[0]
  18.     hist = hist / np.sum(hist)  # 归一化直方图
  19.     return hist
  20. # 读取图像
  21. image = cv2.imread('image.jpg')
  22. # 计算LBP特征
  23. hist = get_lbp_feature(image)
  24. # 打印LBP特征直方图
  25. print(hist)

在这个示例代码中，我们使用了OpenCV库来读取图像和进行灰度化处理。然后，我们定义了一个get_lbp_feature函数来计算图像的LBP特征。函数的参数radius和neighbors分别表示LBP算法中的半径和邻居个数，默认值分别为1和8。函数返回的是一个LBP特征的直方图。 最后，我们读取图像并调用get_lbp_feature函数来计算LBP特征，并将特征直方图打印出来。 请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。同时，为了运行该示例代码，你需要安装OpenCV库并准备一张图像文件作为输入。

下面是另一个示例代码，同样是用于计算图像的LBP特征：

  1. pythonCopy codeimport cv2
  2. import numpy as np
  3. def calculate_lbp(image):
  4.     gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  5.     height, width = gray.shape
  6.     lbp_image = np.zeros_like(gray)
  8.     for i in range(1, height-1):
  9.         for j in range(1, width-1):
  10.             center = gray[i, j]
  11.             code = 0
  12.             if gray[i-1, j-1] >= center:
  13.                 code |= 1
  14.             if gray[i-1, j] >= center:
  15.                 code |= 2
  16.             if gray[i-1, j+1] >= center:
  17.                 code |= 4
  18.             if gray[i, j+1] >= center:
  19.                 code |= 8
  20.             if gray[i+1, j+1] >= center:
  21.                 code |= 16
  22.             if gray[i+1, j] >= center:
  23.                 code |= 32
  24.             if gray[i+1, j-1] >= center:
  25.                 code |= 64
  26.             if gray[i, j-1] >= center:
  27.                 code |= 128
  28.             lbp_image[i, j] = code
  30.     hist = cv2.calcHist([lbp_image], [0], None, [256], [0,256])
  31.     hist /= np.sum(hist)
  33.     return hist.flatten()
  34. # 读取图像
  35. image = cv2.imread('image.jpg')
  36. # 计算LBP特征
  37. lbp_feature = calculate_lbp(image)
  38. # 打印LBP特征
  39. print(lbp_feature)

这个示例代码中，我们同样使用了OpenCV库来读取图像。然后，我们定义了一个calculate_lbp函数来计算图像的LBP特征。函数中通过对每个像素点周围8个像素值与中心像素值的比较，生成一个8位二进制数，作为LBP编码。最后，我们利用cv2.calcHist函数计算LBP图像的直方图，并将其归一化。函数返回的是一个一维数组，表示LBP特征。 最后，我们读取图像并调用calculate_lbp函数来计算LBP特征，并将特征打印出来。 请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。同时，为了运行该示例代码，你需要安装OpenCV库并准备一张图像文件作为输入。

为了克服LBP算法的局限性，研究者们提出了许多改进的LBP算法，如旋转不变LBP（RILBP）、旋转不变扩展LBP（RIELBP）等。这些改进算法在提高LBP算法的性能和鲁棒性方面取得了一定的成果。 综上所述，LBP算法是计算机视觉中一种常用的图像纹理特征提取算法。虽然它存在一些局限性，但通过改进和结合其他算法，LBP算法在图像分析和模式识别领域仍然具有广泛的应用前景。希望今天的分享能够对大家对LBP算法有一个初步的了解。谢谢大家！

发表评论

表情：
评论列表 （有 0 条评论，183人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读