LBP

#include<iostream>
#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

class LBP_Common{
private:
    Mat image;
    Mat LBP_image;
public:
    LBP_Common(Mat src);
    void LBP_Pixel();   //循环计算每个像素的LBP值;
    void Image_Show();  //图像显示;
    Mat GetImage();     //输出LBP图片;
};

LBP_Common::LBP_Common(Mat src){
    image = src;
}

void LBP_Common::LBP_Pixel(){
    //LBP_image = image;
    int row = image.rows;       //获取图像的行;
    int col = image.cols;      //获取每一行的元素;

    Mat P(row, col, CV_8U, Scalar(255));

    //遍历图中每一个像素,并对像素进行操作;
    for (int i = 1; i < row - 1; i++){
        for (int j = 1; j < col - 1; j++){
            int pixel = 0;
            if (image.at<uchar>(i - 1, j - 1)>image.at<uchar>(i, j)){
                pixel = pixel*2 + 1;
            }
            else{
                pixel = pixel *2 + 0;
            }

            if (image.at<uchar>(i-1, j)>image.at<uchar>(i, j)){
                pixel = pixel *2 + 1;
            }
            else{
                pixel = pixel *2 + 0;
            }

            if (image.at<uchar>(i - 1, j + 1)>image.at<uchar>(i, j)){
                pixel = pixel *2 + 1;
            }
            else{
                pixel = pixel *2 + 0;
            }

            if (image.at<uchar>(i , j + 1)>image.at<uchar>(i, j)){
                pixel = pixel *2 + 1;
            }
            else{
                pixel = pixel *2 + 0;
            }

            if (image.at<uchar>(i + 1, j + 1)>image.at<uchar>(i, j)){
                pixel = pixel *2 + 1;
            }
            else{
                pixel = pixel *2 + 0;
            }

            if (image.at<uchar>(i + 1, j )>image.at<uchar>(i, j)){
                pixel = pixel *2 + 1;
            }
            else{
                pixel = pixel *2 + 0;
            }

            if (image.at<uchar>(i + 1, j - 1)>image.at<uchar>(i, j)){
                pixel = pixel *2 + 1;
            }
            else{
                pixel = pixel *2 + 0;
            }

            if (image.at<uchar>(i , j - 1)>image.at<uchar>(i, j)){
                pixel = pixel *2 + 1;
            }
            else{
                pixel = pixel *2 + 0;
            }
            P.at<uchar>(i, j) = pixel;

        }
    }
    LBP_image = P;
}

void LBP_Common::Image_Show(){
    namedWindow("src_Image", 1);
    imshow("src_Image", image);
    namedWindow("LBP_Image", 1);
    imshow("LBP_Image", LBP_image);
}

Mat LBP_Common::GetImage(){
    return LBP_image;
}

class HistoGram_Image{
private:
    Mat image;
    MatND hist;

    //直方图的相关数据:
    int histSize[1];          //维度数;
    float hranges[2];         //像素的最大值和最小值;
    const float *ranges[1];
    int channels[1];          //单通道;
public:
    HistoGram_Image(Mat src);
    MatND GetHistgram();     //获得直方图数据;
    Mat Draw_Histgram();   //绘制直方图;
};

HistoGram_Image::HistoGram_Image(Mat src){
    image = src;
    histSize[0] = 256;
    hranges[0] = 0.0;
    hranges[1] = 255.0;
    channels[0] = 0;
    ranges[0] = hranges;
}

MatND HistoGram_Image::GetHistgram(){
    MatND Hist;
    calcHist(&image,         //输入图片;
              1,             //计算单张图片的直方图;
              channels,      //通道数;
              Mat(),         //不使用图像作为掩码;
              Hist,          //返回的直方图数据;
              1,             //1维直方图;
              histSize,      //维数的大小;
              ranges         //像素的大小范围;
            );

    return Hist;
}

Mat HistoGram_Image::Draw_Histgram(){
    hist = GetHistgram();
    Mat hist_Image(histSize[0], histSize[0], CV_8U, Scalar(255));
    double MaxVal;
    double MinVal;
    minMaxLoc(hist, &MinVal, &MaxVal, 0, 0);
    int hpt = static_cast<int>(0.9*histSize[0]);   //设置最高点为nbins的90%;
    for (int i = 0; i < histSize[0]; i++){
        float binVal = hist.at<float>(i);
        int intensity = static_cast<int>(binVal*hpt / MaxVal);
        //绘制两点之间的直线;
        line(hist_Image, Point(i,histSize[0]), Point(i,histSize[0] - intensity), Scalar::all(0));
    }
    return hist_Image;

}

int main(){
    Mat src = imread("F:/3.jpg", 1);
    if (src.empty() ){
        cout << "图片输入错误";
        return -1;
    }
    Mat dist;
    Mat hist_image;
    cvtColor(src, dist, COLOR_BGR2GRAY);
    LBP_Common LBP(dist);
    LBP.LBP_Pixel();
    LBP.Image_Show();
    HistoGram_Image Hist(LBP.GetImage());
    hist_image = Hist.Draw_Histgram();
    namedWindow("hist_image", 1);
    imshow("hist_image", hist_image);
    waitKey(0);
    return 0;
}
时间: 2024-08-06 04:24:49

LBP的相关文章

CV:object detection(LBP)

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样

LBP特征提取实现

捯饬了一两天才搞好! 在lbp.m下输入下面代码,运行结果如图: 代码: I=imread('rice.png'); mapping=getmapping(8,'u2'); H1=lbp(I,1,8,mapping,'h'); %LBP histogram in (8,1) neighborhood %using uniform patterns subplot(2,1,1),stem(H1); H2=lbp(I); subplot(2,1,2),stem(H2); SP=[-1 -1; -1

转载:LBP的初步理解

转自http://blog.csdn.net/ty101/article/details/8905394 本文的PDF版本,以及涉及到的所有文献和代码可以到下列地址下载: 1.PDF版本以及文献:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349816 2.原作者的MATLAB代码:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349894 LBP一种用来描述图像纹理特征的算子,该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年

得到LBP特征值图

// 得到 LBP纹理特征值图 // 参数: // src 为单通道灰度图 // dst 为目标图 // 返回值: // 返回ture 表示运行正常 // 返回false 表示运行出错 bool GetLBPFeatureImage(IplImage *src, IplImage *dst) { if (! src || ! dst) return false; // 获取图像信息 const int height = src->height; const int width = src->w

简述人脸特异性识别&amp;&amp;一个基于LBP和SVM的人脸识别小例子

原谅我用图片,MAC在Safari里给文章进行图文排版太麻烦啦~ 本文适合初入计算机视觉和模式识别方向的同学们观看~ 文章写得匆忙,加上博主所知甚少,有不妥和勘误请指出并多多包涵. 本文Demo的代码由HZK编写,特征点由月神和YK选择和训练. 转载请注明 copyleft by sciencefans, 2014 为了方便大家学习,附上高维LBP的核心代码 1 ################################################### 2 # 3 # 4 # NO

openCV+ASM+LBP+Gabor实现人脸识别(GT人脸库)

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图像提取特LBP征

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素 点的位置被标记为1,否则为0.这样