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C++ OpenCV特征提取之如何實現LBP特征提取

發布時間:2021-11-26 10:15:21 來源:億速云 閱讀:412 作者:小新 欄目:大數據
# C++ OpenCV特征提取之如何實現LBP特征提取

## 一、LBP特征概述

局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)是一種用于圖像紋理分析的特征描述符,由Timo Ojala等人于1994年提出。其核心思想是通過比較像素點與其鄰域像素的灰度值關系,生成二進制編碼來描述局部紋理特征。

**LBP具有以下優勢:**
- 計算簡單高效
- 對光照變化具有一定魯棒性
- 能有效描述紋理信息

## 二、LBP算法原理

### 1. 基本LBP算法
對于中心像素點`(x_c, y_c)`,與其半徑為R的圓形鄰域內P個采樣點比較:

```cpp
LBP(x_c, y_c) = Σ_{p=0}^{P-1} s(g_p - g_c) * 2^p

其中s(x)為符號函數:

s(x) = 1 if x ≥ 0
       0 otherwise

2. 圓形LBP改進

通過雙線性插值處理非整數坐標采樣點,使特征更具旋轉不變性。

三、OpenCV實現步驟

1. 環境準備

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

2. 基本LBP實現

Mat computeLBP(const Mat &src) {
    Mat dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
    for(int i=1; i<src.rows-1; i++) {
        for(int j=1; j<src.cols-1; j++) {
            uchar center = src.at<uchar>(i,j);
            uchar code = 0;
            code |= (src.at<uchar>(i-1,j-1) > center) << 7;
            code |= (src.at<uchar>(i-1,j) > center) << 6;
            // ... 其他6個鄰域點比較
            dst.at<uchar>(i,j) = code;
        }
    }
    return dst;
}

3. 使用OpenCV內置函數

OpenCV 3.x后提供了更高效的實現:

Ptr<Feature2D> lbp = LBP::create();
Mat lbpImage;
lbp->compute(grayImg, lbpImage);

四、LBP特征應用示例

1. 紋理分類

// 計算LBP直方圖作為特征向量
Mat getLBPHistogram(Mat &lbpImg, int bins=256) {
    Mat hist;
    float range[] = {0, 256};
    const float* ranges = {range};
    calcHist(&lbpImg, 1, 0, Mat(), hist, 1, &bins, &ranges);
    normalize(hist, hist);
    return hist;
}

2. 人臉識別

結合分塊統計提高識別率:

Mat getBlockLBP(Mat &faceImg, Size gridSize) {
    vector<Mat> hists;
    int w = faceImg.cols/gridSize.width;
    int h = faceImg.rows/gridSize.height;
    
    for(int i=0; i<gridSize.height; i++) {
        for(int j=0; j<gridSize.width; j++) {
            Rect block(j*w, i*h, w, h);
            Mat lbp = computeLBP(faceImg(block));
            hists.push_back(getLBPHistogram(lbp));
        }
    }
    
    Mat feature;
    hconcat(hists, feature);
    return feature;
}

五、性能優化技巧

  1. 積分圖加速:對均勻模式LBP可使用積分圖優化
  2. 并行計算:使用OpenCV的parallelfor
parallel_for_(Range(1, src.rows-1), [&](const Range &range) {
    for(int i=range.start; i<range.end; i++) {
        // LBP計算代碼
    }
});
  1. 特征降維:使用Uniform LBP模式減少特征維度

六、總結

LBP作為一種高效紋理特征,在OpenCV中可通過自定義實現或調用內置模塊完成。實際應用中需注意:

  • 合理選擇鄰域參數(P,R)
  • 對旋轉敏感場景建議使用旋轉不變LBP變種
  • 結合空間分塊可提升特征判別力

通過靈活調整參數和結合其他特征,LBP能在保持計算效率的同時滿足多種計算機視覺任務需求。 “`

注:實際字數約850字(含代碼)??筛鶕枰{整代碼示例的詳細程度或增加更多應用場景的說明。

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