LBP(Local Binary Pattern, 局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；显然，它的作用是进行特征提取，而且，提取的特征是图像的纹理特征，并且，是局部的纹理特征； 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，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3*3领域内的8个点可产生8bit
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2023-07-23 11:48:25
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文章目录1.基础介绍2.局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）编码介绍3.使用`skimage`求`lbp`参考资料 欢迎访问个人网络日志??知行空间??1.基础介绍局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征描述符。它通过将每个像素与其周围像素进行比较，并将结果编码为二进制数来描述图像的纹理信息。LBP最初
一种图像特征的提取算法。
算法步骤：
1.用3*3的模板对图像每个像素进行处理，比较当前像素和周围像素的大小，将大于当前像素的置1，小于的置0。
2.对这周围八个像素进行编码，这八个0和1正好是可以组成一个byte数，然后按一定的规则组成这个无符号数。
3.把这个数赋值给当前像素。
4.通常对处理后的图像进行区域划分，比如分成4*4 、10*10或16*16的区域，对每个区域求得直方图，得到16、
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2020-09-10 16:20:00
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转自http://blog.csdn.NET/ty101/article/details/8905394本文的PDF版本，以及涉及到的所有文献和代码可以到下列地址下载：1、PDF版本以及文献：http:/...
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2016-12-25 21:01:00
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如果邻域像素的灰度值大于中心像素的灰度值，则将对应位置的二进制位设置为1；如果邻域像素的灰度值小于等于中心像素
原创
2024-05-14 13:59:06
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局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）是一种常用的用于图像纹理特征提取的方法。LBP算法通过比较像素与其邻域像素的灰度值大小关系，生成一个二进制编码来描述局部纹理特征。以下是使用局部二值模式进行纹理特征提取的方法：确定感兴趣区域和灰度图像： 首先，确定感兴趣区域，即希望提取纹理特征的图像区域。然后，将彩色图像转换为灰度图像，以便进行后续的处理。定义像素的邻域： 对于每个
原创
2024-05-10 09:05:22
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# Python 图像局部阈值二值化处理教程
## 1. 整体流程
在进行 Python 图像局部阈值二值化处理时，通常会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 读取原始图像 |
| 2 | 灰度化处理 |
| 3 | 应用局部阈值二值化处理 |
| 4 | 显示处理后的图像 |
#
原创
2024-05-29 05:12:42
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文章目录Pytorch数据类型dim = 1各个维度的区分：创建Tensor随机初始化索引与切片维度变换Broadcast拼接与拆分数学运算统计属性dim与keepdim高级操作 Pytorch数据类型IntTensor FloatTensor需要注意，没有string对应的数据类型，可以用one-hot或者embedding支持。放置在GPU上时，数据类型存在区别，如: torch.Float
之前接触过全局二值化（OTSU算法），还有OPENCV提供的自适应二值化，最近又了解到一种新的局部二值化算法，Sauvola算法。值得注意的是，计算r×r邻域内像素值的时候，一种优化的策略是，使用OPENCV提供的积分图，计算整张图像的积分图，那么计算r×r区域内的均值可以在常数时间内实现。CV_EXPORTS_W void integral( InputArray src, OutputArra
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2023-11-21 13:40:40
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1. LBP 用于人脸识别
为了预测每个像素属于哪个脸部器官（眼睛、鼻子、嘴、头发），通常的作法是在该像素周围取一个小的区域，提取纹理特征（例如局部二值模式），再基于该特征利用支持向量机等浅层模型分类。因为局部区域包含信息量有限，往往产生分类错误，因此要对分割后的图像加入平滑和形状先验等约束。
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2017-06-15 23:22:00
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数据结构——树——二叉树的遍历先序遍历中序遍历后序遍历层次遍历由遍历序列构造二叉树先序遍历先序遍历（PreOrder）操作过程如下若二叉树为空，则什么也不做；否则
1）访问根结点
2）先序遍历左子树
3）先序遍历右子树
//先序遍历
void PreOrder(BiTree T) {
if (T != NULL) {
visit(T);
PreOrder(
一、二值化关于二值化的介绍，以前的博客中有介绍，这里就不再描述了，二值化介绍；二值化分为固定阈值二值化和自适应阈值二值化，固定阈值二值化方式是我们常用的二值化方式，需要自己摸索一个经验阈值，不断调整，直到找到最佳阈值，这种方式在刚刚的链接中已经介绍；而这篇文档主要介绍的就是另一种二值化方式：自适应阈值二值化。二、自适应阈值二值化图像进行二值化，且做到自适应阈值参数，有4种自适应阈值二值化方法；先从
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2023-12-13 23:22:54
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要对图像进行识别，首先要做的将图像从多通道颜色分量变为单通
原创
2022-03-11 17:13:07
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这次代码的修改点在交叉变异 函数中，做了其他修改：def crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE=0.015):
new_pop = []
for i in range(POP_SIZE//2-20):
fatherpoint = np.random.randint(low=0, high=POP_SIZE)
## Android TextView 局部色值实现
### 1. 简介
在Android开发中，TextView是常用的控件之一，用于显示文字内容。有时候我们希望对TextView中的部分文字进行特殊效果，比如改变其颜色。本文将教你如何在Android中实现TextView局部色值的效果。
### 2. 实现步骤
下面是实现TextView局部色值的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-09-24 13:21:08
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本文根据论文：Improving background subtraction using local binary similarity patternsWACV2014的内容及自己的理解而成，如果想了解更多细节，请参考原文。该文章思想借鉴了VIBE，其实可以理解成是VIBE
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2017-03-08 21:20:00
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本文根据论文：Improving background subtraction using local binary similarity patternsWACV2014的内容及自己的理解而成，如果想了解更多细节，请参考原文。该文章思想借鉴了VIBE，其实可以理解成是VIBE
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2017-03-08 21:20:00
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在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式，例如零器件图片的处理、文本图片和验证码图片中字符的提取、车牌识别中的字符分割，以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割，等等。较为常用的图像二值化方法有：1）全局固定阈值；2）局部自适应阈值；3）OTSU等。全局固定阈值很容易理解，就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化；局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值
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2022-01-14 11:47:47
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通过合理组织数据利用CPU的缓存机制来加快内存访问速度。 （摘自《游戏编程模式》） 现代计算机硬件被木桶效应约束着——CPU逐年增长的速度迅猛，而较为遗憾的是RAM访问速度却是逐年迟缓。速度的不匹配使得CPU的能力收到了极大的限制——虽然它处理数据很快，但是获取数据的速度却很慢。这意味着CPU更多的 ...
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2021-11-04 11:36:00
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定义局部最小的概念。arr长度为1时，arr[0]是局部最小。arr的长度为N(N>1)时，如果arr[0] arr) { if(arr.size() == 0) return -1; if(arr.size...
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2015-06-19 21:34:00
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