# 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 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
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2024-05-27 12:40:15
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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
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2024-10-09 11:28:52
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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
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2024-04-04 09:02:36
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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
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2024-04-22 16:17:59
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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
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2024-01-03 22:25:40
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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
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2024-03-19 19:10:34
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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
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2024-10-20 17:04:56
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OpenCV 3.3中给出了支持向量机(Support Vector Machines)的实现，即cv::ml::SVM类，
此类的声明在include/opencv2/ml.hpp文件中，实现在modules/ml/src/svm.cpp文件中，它既支持两分类，也支持多分类，还支持回归等，
OpenCV中SVM的实现源自libsvm库。其中：
(1)、cv::ml::SVM类：继承自cv::ml
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2024-04-16 08:29:48
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一.环境准备Ubuntu16.04
ROS-kinetic
opencv3.3.1
video-stream-opencv（Python）
或者usb_cam （c++）
一个USB摄像头video-stream-opencv是USB摄像头驱动，关于它的介绍，请看github:https://github.com/ros-drivers/video_stream_opencv 二. 在R
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2024-05-16 20:17:31
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一．安装ros由于直接下载opencv实在是遇到了及其多的问题，最后没有办法下载下来，询问老师之后发现可能是因为买到的板子是翻版的，所以才会出现那那么多的错误。其实在网上包括官网有各种各样的教程对直接下载opencv进行了讲解，主要内容是下载相关的库文件，然后解压下载的opencv版本，再进行编译，可是由于每个板子的型号不同，下载的opencv版本也不同，跟着网上走总是出现各种问题，总是显示缺失各
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2024-05-14 14:54:00
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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
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2024-06-28 10:17:49
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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
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2024-07-31 17:32:07
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openvino的安装与环境配置openvino的安装1.1安装Dev Tools1.2安装Runtimeopenvino环境配置visual studio环境配置：本地电脑的环境配置：测试代码 openvino的安装1.1安装Dev Tools下载链接 一般在Frameworks中选择onnx（默认你的环境中已经安装好了pytorch和tensorflow）。 复制红色方框中的指令，打开ana
Ubuntu 自带了一些已经预装的默认应用程序，包括非常流行的 Mozilla 火狐浏览器和 Thunderbird 的 e-mail 客户端。尽管这两个应用都有它们自己的粉丝，但是没有一个应用能符合每个人的口味和需要。我们经常收到邮件或者推文，询问我们可以怎样在 Ubuntu 上更改默认浏览器或者设置处理邮件链接为不同的电子邮件客户端等。我们在这里不仅讨论如何安装不同的软件，还包括如何给一个特定
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
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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
训练分类器步骤：第一步 采集样本 1、 将正负样本分别放在两个不同的文件夹下面，分别取名pos和neg，其中pos用来存放正样本图像，neg用来存放负样本 注意事项：1、正样本要统一切成24*24像素（或者其他）的格式，建议保存成灰度图，节省空间 2、正样本的数目越多，训练的时间也将越长，训练出来的效果也就越好 3、负样本的数量相对于正样本一定要足够的多，很多朋友在训练的时候，往往出现了CPU占用
