LBP（局部二进制模式）：
是机器视觉中常用到的一种特征，可有效处理光照变化。算法：对图像中的某一像素点的灰度值与某领域的像素点的灰度值比较，如果领域的值比该点大，则赋值为1，反之赋值为0，然后从左上角开始顺时针可以得到一个bit chain然后再转为10进制。即将一个像素点与领域的差值关系用一个数表示，而光照变化引起像素值同增同减不会改变LBP的大小，尤其对于局部区域。缺点：只能处理单张的
转载
2023-10-03 13:47:27
111阅读
# Python LBP算法入门指南
## 1. 引言
局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）是一种常用的图像纹理描述方法。它在计算机视觉中广泛应用，尤其是在图像分类和人脸识别中。本指南将帮助你理解并实现LBP算法，逐步引导你完成这一流程。
## 2. 整体流程
以下是实现LBP算法的整体步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
LBP 算法（局部二值模式）是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取方法。它通过将图像中一个像素的灰度值与其邻域像素的灰度值进行比较，并将结果映射为二进制数，从而生成一个特征向量。这种算法在表情识别、人脸识别等领域应用广泛。接下来，我们将一步一步探索如何在 Python 中实现 LBP 算法。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入必要的库]
概述原文：《An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency》上一步我们进行了线特征的提取和描述，接下来我们进行线特征的匹配。在此之前我们先通过预处理将一些明显无法匹配的特征给消除，以降低图匹配问题的维度。 该部分图匹配
转载
2023-11-16 15:40:43
357阅读
# LBP算法在Python中的实现
局部二值模式（LBP）是一种用于图像处理的纹理描述子，通常用于人脸识别和图像分类。今天，我们将通过一系列步骤，以Python实现LBP算法。
## 流程概述
为了帮助你理解LBP算法的实现，下面是流程步骤的表格：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------
原创
2024-10-27 06:54:55
79阅读
## LBP相似度算法 Python 实现指南
**引言**
局部二值模式（LBP, Local Binary Patterns）是一种用于纹理分类的有效特征提取方法。它通过比较每个像素与周围像素的灰度值，将图像的局部特征转化为二进制模式。本文将指导你如何在 Python 中实现 LBP 相似度算法，包括每一步的代码示例及其解释。
### 步骤流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
|
一、写在前面前几天在微信上看到这样一篇文章，链接为：https://www.jb51.net/it/692145.html，在这篇文章中，有这样一段话，吸引了我的注意：在 Linux 中 ls 是一个使用频率非常高的命令了，可选的参数也有很多， 算是一条不得不掌握的命令。Python 作为一门简单易学的语言，被很多人认为是不需要认真学的，或者只是随便调个库就行了，那可就真是小瞧 Python 了。
转载
2023-12-18 14:14:25
87阅读
众所周知，python是一门解释型语言，相比于C/C++等编译型语言程序运行的运行速度慢。在我使用python的日常中多半是编写数值模拟程序，程序主要结构就是一个for循环下面跟着各种各样的计算公式。如果用原生的python一点一点循环的话，这个速度已经不能用慢来形容了，请早早放弃。通常提高这种类型程序运行速度的思路都是把循环尽可能地改为矩阵，python中有一个和矩阵很相似的数据类型叫做列表。此
转载
2024-06-27 08:01:35
27阅读
没有看LBP之前觉得它很神秘，看完了之后也就那么回事，不过提出LBP的人确实很伟大！！ 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.Pietikäinen, 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，
转载
2024-08-07 11:22:46
48阅读
Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明，第一个公开发行版发行于 1991 年。像 Perl 语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License) 协议。官方宣布，2020 年 1 月 1 日， 停止 Python 2 的更新。Python 2
转载
2023-09-07 15:32:49
130阅读
文章目录实验目的实验前明确的概念一、LBP分类1、数据准备2、说明一些概念3、效果4、实现代码二、HOG分类1、实验前言2、效果3、实现代码三、工程代码参考资料 实验目的选取LBP、HOG两种特征提取算法做分类，去识别人的图像。实验前明确的概念LBP、HOG是两种特征提取算法。一、LBP分类1、数据准备如果想要将人脸准确地检测出来，需要通过建立人脸模型，获取准确区分人脸的分类器，LBP这里我们使
转载
2023-11-04 22:46:15
116阅读
# 如何实现Python LBP
## 1. 简介
LBP（Local Binary Patterns）是一种用于纹理分析的特征描述符，常用于图像处理和计算机视觉领域。它能够有效地描述局部图像的纹理信息，并在许多应用中取得了良好的效果。本文将介绍如何使用Python实现LBP算法，并帮助新手快速上手。
## 2. 实现步骤
下面是实现LBP算法的主要步骤，我们可以用表格展示出来：
| 步
原创
2023-12-09 11:39:14
117阅读
LBP(local binary pattern)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子。原始的LBP于1994年提出，它反映内容是每个像素与周围像素的关系。后被不断的改进和优化，分别提出了LBP旋转不变模式、LBP均匀模式等。一：原始的LBP 给出一个简单的案例计算LBP：如下图，周围8个像素点比中间点像素值大(或者相等)的记为1，小的记为0，这样就得到二值图，然后按顺时针
转载
2024-07-25 19:07:58
94阅读
Python实现LBP（局部二值模式）是一种有效的图像特征提取方法，特别用于纹理分析和人脸识别。在计算机视觉领域，LBP对图像的免疫能力和鲁棒性使其成为一种颇受欢迎的选择。本文将详细介绍如何在Python中实现LBP，整合技术原理、架构解析、源码分析和性能优化等方面的内容。
### 背景描述
在计算机视觉领域，特征提取是进行图像分类和识别的重要步骤。其中，局部二值模式（LBP）是一种简单而有效
# 教你如何实现Python LBP纹理
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------------------|
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 灰度化 |
| 3 | 计算LBP特征 |
| 4 |
原创
2024-06-12 06:49:14
33阅读
58 交换机启动后端口转发状态的过渡 1 从initialization->blocking 2 从blocking->listening或disable 3 从listening->learning或disable 4 从learing->forwarding或disable 被disable的接口就相当于关闭了。59 各种状态的功能 blocking:丢弃所有收到的数
LBP特征描述算子-人脸检测Task2：LBP特征描述算子-人脸检测1 LBP特征描述算子简介2 圆形LBP算子3 LBP算子旋转不变性及等价模式4 人脸检测流程5参考代码 Task2：LBP特征描述算子-人脸检测1 LBP特征描述算子简介LBP（Local Binary Pattern）是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等优点。LBP可以用于人脸识别和目标检测，Ope
转载
2024-10-20 17:04:56
45阅读
考察LBP算子的定义可知，一个LBP算子可以产生多种二进制模式（p个采样点）如：3x3邻域有p=8个采样点，则可得到2^8=256种二进制模式；5x5邻域有p=24个采样点，则可得到2^24=16777216种二进制模式，以此类推。显然，过多的二进制模式无论对于纹理的提取还是纹理的识别、分类及信息存取都是不利的，在实际应用中不仅要求采用的算子尽量简单，同时也要考虑到计算速度、存储量大小等问题。因此
转载
2024-01-15 11:45:11
55阅读
# 利用局部二值模式（LBP）进行人脸识别的实例分析
近年来，人脸识别技术得到了广泛的发展和应用。作为一种有效的特征提取方法，局部二值模式（LBP）在图像处理领域有着重要的地位。本文将介绍如何使用 Python 实现 LBP 用于人脸识别，并通过一个实际示例来展示其应用。
## 什么是局部二值模式（LBP）
LBP 是一种纹理描述符，它通过比较像素的灰度值来生成二进制码，从而对图像区域的局部
图像增广与扩充—带有噪声的黑白裂缝图像扩充，用于裂缝检测训练 文章目录图像增广与扩充---带有噪声的黑白裂缝图像扩充，用于裂缝检测训练1. 初始数据获得2. 传统图像扩充、基于深度学习的图像扩充（GAN网络）3. 将生成的裂缝图像和黑色背景融合4. 添加噪声5. 最终得到裂缝图像以及对应的label（记录着裂缝的位置） 目前整理了githup仓库，欢迎star： Du-danger 1. 初始数
