# 使用OpenCV和Java实现局部二值模式(LBP) 局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)是一种有效的纹理描述子,广泛应用于图像处理和计算机视觉任务中。其主要应用包括面部表情识别、纹理分类等。这篇文章将带你了解如何使用OpenCV和Java来实现LBP,并提供相关代码示例。 ## LBP的基本原理 LBP的基本思想是通过比较像素与周围邻居像素的值来生成一个二
原创 2024-09-10 06:09:15
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目录1.直方图的定义2.calcHist()函数说明3.绘制直方图3.1 读取原图像并检查图像是否读取成功3.2 定义直方图参数并计算直方图3.3 绘制直方图4.关于BGR直方图的绘制4.1 读取原图像并检查图像是否读取成功4.2 分通道显示4.3 分B,G,R计算直方图4.4 绘制直方图 1.直方图的定义要理解直方图,绕不开“亮度”这个概念。人们把亮度分为0到255共256个数值,数值越大,代
转载 2024-10-09 11:28:52
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目录1 LBP简介2 LBP原理简介3 圆形LBP算子4 LBP旋转不变性及等价模式5 基于LBP特征检测的人脸检测实现(opencv+python) 1 LBP简介        LBP指局部二值模式(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显著优点,LBP常应用于人脸识别和目标检
 LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感,但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法,LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里,有些人脸库的识别率已经达到了98%+。LBP算子介绍在介绍LBPH之前先要了解LBP算子的基本原理。LBP是Local Binary Pattern
LBP(Local Binary Pattern),即局部二进制模式,对一个像素点以半径r画一个圈,在圈上取K个点(一般为8),这K个点的值(像素值大于中心点为1,否则为0)组成K位二进制数。此即局部二进制模式,实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图。在旧版的Opencv里,使用CvHaarClassifierCascade函数,只支持Harr特征。新版使用CascadeClassifier类,还
转载 2024-01-03 22:25:40
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引言:LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出,由于LBP特征计算简单、效果较好,因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用,LBP特征比较出名的应用是用在人脸识别
特征提取之LBP特征 局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)是一种描述图像纹理特征的算子,它具有旋转和灰度不变性。一般不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别,而是采用LBP特征值谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。 1.LBP特征算子1.1原始LBP 原始LBP是在3*3的窗口内,以窗口中心元素为阈值,比较周围8个像素,若大于中心像素点,则标记为1,否则为0。然后这8
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
如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址  传送门:请点击我  如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice前言  特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征。而下面学习常用的特征点检测。  总结一下提取特
转载 2024-07-31 17:32:07
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目标在本章中。我们将学习不同的形态学操作,如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。我们将看到不同的函数,如:cv.erode(), cv.dilate(), cv.morphologyEx() 等。理论形态学变换是基于图像形状的一些简单操作。它通常是在二进制图像上进行的。它需要两个输入,一个是我们的原始图像,第二个被称为结构化元素或内核,它决定了操作的性质。两个基本的形态学运算符是腐蚀和膨胀。然后,它的变
  1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include "math.h" 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 Mat src, gray_src; 9 10 const char* output_tt = "LBP Result
转载 2018-10-02 21:20:00
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//-----------------------------------【程序说明】---------------------------------------------- // 程序名称::《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射 & SURF特征点检测合辑 》 //---------------------------------------------------
using OpenCvSharp;namespace OPenCVDemo{ class Program { static voi
原创 2023-05-11 10:47:58
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图像特征,图像纹理,图像频域等多种角度提取图像的特征。 LBP,局部二值模式,局部特征描述算子,具有很强的纹理特征描述能力,具有光照不变性和旋转不变性。用python进行简单的LBP算法实验: 1 from skimage import data,io 2 import matplot.pyplot as plt 3 import cv2 4 from skimage.featu
## 纹理特征提取 LBP Python OpenCV 实现 在计算机视觉与图像处理领域,纹理特征提取是一个重要的环节。不同的图像可以展现不同的纹理特征,通过这些特征,我们可以进行图像分类、目标检测等多种应用。其中,局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)是一种经典且广泛应用的纹理特征提取方法。本文将介绍如何利用Python和OpenCV实现LBP纹理特征提取。 ##
原创 8月前
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原图效果图代码import matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport cv2 as cv# settings for LBPradius = 1 # LBP算法中范围半径的取值n_points = 8 * radius # 领域像素点数# 读取图像image = cv.imread('200.jpg')cv.namedWindow("image", cv.WINDOW_NORMAL)cv.imshow('imag.
原创 2021-07-29 11:33:17
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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
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
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在学习Good Features to track特征点检测时,主要参考了opencv官方资料关于特征点检测的介绍,网址:http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_feature2d/py_shi_tomasi/py_shi_tomasi.html#shi-tomasi。1.原理Good Featu
目录 目录前言LBP算法概述LBP算法原理原始LBP特征描述及计算方法LBP特征的改进版本1 圆形LBP特征Circular LBP or Extended LBP2 旋转不变LBP特征3 Uniform Pattern LBP特征4 MB-LBP特征LBPH图像的LBP特征向量LBP特征的匹配与使用1 LBP特征用在目标检测中2 LBP用在人脸识别中参考链接 前言LBP算法概述LBP指局部二值模
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