【机器学习】LBP特征融合最大灰度差、平均灰度、平均梯度改善SVM检测效果

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把正负样本12×30内的averageGray、maxPixelDiff，添加到LBPFeature后；再把梯度Mat（size(12,30)）展开成一行添加到LBPFeature后。组成新的sampleFeatureMat，进行训练。

//计算输入图片的最大灰度差、平均灰度、平均梯度
int calAverageGary(const Mat &inImg, int &maxGaryDiff, int &averageGrad_xy)
{
	float averageGary;
	int garySum = 0;
	int i, j;
	
	//求平均灰度值
	for (i=0; i<inImg.cols; i++)
	{
		for (j=0; j<inImg.rows; j++)
		{
			garySum += inImg.at<uchar>(j, i);
		}
	}
	averageGary = (int)(garySum*1.0f/(inImg.rows*inImg.cols));

	//求滑窗内的最大灰度差值
	double minGary, maxGary; 
	minMaxLoc(inImg, &minGary, &maxGary, NULL, NULL);
	maxGaryDiff = (int)(maxGary-minGary);

	//求滑窗内的平均梯度值
	Mat grad_x, grad_y, abs_grad_x, abs_grad_y, grad_xy; 
	Sobel( inImg, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT );  	//求X方向梯度 
	convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x );  
	Sobel( inImg, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT );  	//求Y方向梯度  
	convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y );  
	addWeighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad_xy);  	   //合并梯度(近似)  
	//cout<<"gary_xy"<<grad_xy<<endl;
	
	int grad_xy_sum = 0;
	for (i=0; i<inImg.cols; i++)
	{
		for (j=0; j<inImg.rows; j++)
		{
			grad_xy_sum += grad_xy.at<uchar>(j, i);
		}
	}
	averageGrad_xy = (int)(grad_xy_sum*1.0f/(inImg.rows*inImg.cols));

	return averageGary;
}

结果：干扰带来的多检显著减少，在LBP特征基础上增加新特征（灰度值、梯度值等）前后效果如下。

                            融合前                                                           融合后