LBP理解

1.OLBP：

olbp即原始的LBP，就是比较（X,Y）周围的8个点，大于等于它就置为1，小于它就置为0，然后编码，再把这个编码后的值赋给该点。

void LBP(Mat src, Mat &dst)
{
	for (int i = 1; i < src.rows-1; ++i)
	{
		for (int j = 1; j < src.cols - 1; ++j)
		{
			uchar nei[9] = {0};
			nei[0] = src.at<uchar>(i, j);
			nei[1] = src.at<uchar>(i-1, j-1);
			nei[2] = src.at<uchar>(i-1, j);
			nei[3] = src.at<uchar>(i-1, j+1);
			nei[4] = src.at<uchar>(i, j+1);
			nei[5] = src.at<uchar>(i+1, j+1);
			nei[6] = src.at<uchar>(i+1, j);
			nei[7] = src.at<uchar>(i+1, j-1);
			nei[8] = src.at<uchar>(i, j-1);

			uchar value = 0;
			for (int n = 1; n <= 8; ++n)
			{
				value += (nei[n] >= nei[0]) << (8 - n);
			}
			dst.at<uchar>(i, j) = value;
		}
	}
}

2.ELBP：

为了防止溢出，在定义dst的时候，它的长宽要减2*radius。采样点（X,Y）的计算公式：  。ELBP中使用了双线性插值，就简单介绍下双线性插值。

先在X轴方向插值（双线性插值，先X或者先Y都可以，与顺序无关）：

然后Y轴方向插值：

合并两个式子：

为了方便计算，把这些点放到（0,1）之间，即Q11（0,0），Q21（1,0），Q12（0,1），Q22（1,1），则上式变为：

具体的双线性插值可以看这里。

void ELBP(Mat &src, Mat &dst, int radius, int neighbors)
{
	for (int n = 0; n < neighbors; ++n)
	{
		float x = static_cast<float>(radius*cos(2 * CV_PI*n / neighbors));
		float y = static_cast<float>(-radius*sin(2 * CV_PI*n / neighbors));

		int fx = static_cast<int>(floor(x));
		int fy = static_cast<int>(floor(y));
		int cx = static_cast<int>(ceil(x));
		int cy = static_cast<int>(ceil(y));

		float tx = x - fx;
		float ty = y - fy;

		float w1 = (1 - tx)*(1-ty);
		float w2 = tx*(1 - ty);
		float w3 = (1 - tx)*y;
		float w4 = tx*ty;

		for (int i = radius; i < src.rows - radius; ++i)
		{
			for (int j = radius; j < src.cols - radius; ++j)
			{
				float t = static_cast<float>(w1*src.at<uchar>(i + fy, j + fx) + w2*src.at<uchar>(i + fy, j + cx) + w3*src.at<uchar>(i + cy, j + fx) + w4*src.at<uchar>(i + cy, j + cx));
				
				dst.at<int>(i - radius, j - radius) += ((t > src.at<uchar>(i, j)) || (std::abs(t - src.at<uchar>(i, j)) < std::numeric_limits<float>::epsilon())) << n;
			}
		}
	}
}

最后算插值的公式是:

好像是以左下角为坐标原点来算的。最后说说显示的问题，在定义dst时好像只能是 CV_32SC1 其它类型都会报错，直接显示ELBP的结果会出现一幅黑图，看了LBP原理加源码解析下面的评论，是要将ELBP的结果convertTo为CV_8UC1才能正常显示。经过试验，感觉ELBP显示的很慢。

这些源码在OpenCV的包中可以找到，具体位置：E:\opencv\sources\modules\contrib\src\facerec.cpp

参考：

OpenCV学习(39) OpenCV中的LBP图像

图像特征之LBP（OpenCV）