# 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
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。
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
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;
}
OpenCV 3.x后提供了更高效的實現:
Ptr<Feature2D> lbp = LBP::create();
Mat lbpImage;
lbp->compute(grayImg, lbpImage);
// 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;
}
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;
}
parallel_for_(Range(1, src.rows-1), [&](const Range &range) {
for(int i=range.start; i<range.end; i++) {
// LBP計算代碼
}
});
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:
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。
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。