图像特征提取算法之LBP算法(2)

杂谈

关于Haar算法和积分图可以参考上一篇文章
https://blog.csdn.net/monk96/article/details/126033156?spm=1001.2014.3001.5502
接下来聊聊关于LBP算法

概念

LBP 算法:

原始算子

取附近的八个点与自身的灰度值进行比较,大于自身的点取1,小于的取0;
根据顺时针方向以二进制的形式进行排列,计算所得的值。
看图

在这里插入图片描述

特点

对于光照不敏感,因为同一个区域会受到一样的光照,大小关系不变

提取

灰度图的取值在0~255, 所以,频度直方图的十进制取值为256维。
在这里插入图片描述

改进的算子

  • 变成圆形的算子
  • 在这里插入图片描述

旋转不变形

  • 无论如何旋转,都取最小的值,所以旋转不变在这里插入图片描述

模式

  • 统一模式
    改变两次以下 01000000 , 0000001 都是统一模式

0->1, 1-> 0 都进行了一次改变

  • 非统一模式 01010000, 010001

改进

为了适应位置不确定性,分成了多个cell进行采集特征,即每个cell分别进行计算,得到的直方图进行汇总,最后用分类算法进行分类。

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转载自blog.csdn.net/monk96/article/details/126036896