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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一，原始LBP算法 LBP的基本思想是对图像的像素和它局部周围像素进行对比后的结果进行求和。把这个像素作为中心，对相邻像素进行阈值比较。如果中心像素的亮度大于等于他的相邻像素，把他标记为1，否则标记为0。你会用二进制数字来表示每个像素，比如11001111。因此，由于周围相邻8个像素，你最终可能获取2^8个可能组合，被称为局部二值模式，有时被称为LBP码。第一个在文献中描述的LBP算子实际使用的
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2024-05-30 10:31:59
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人脸识别分为两部分，一部分是检测到人脸，一部分是将你的人脸匹配到身份。而人脸身份匹配算法就有一下几种算法:基于PCA降维、基于LDA降维、基于LBPH特征 在前面的人脸识别实战文章中，我们使用了 LBPH 作为人脸身份识别的算法，接下来我们详细介绍一下 LBPH 到底是什么原始的 LBP 算子原始的 lbp 算子定义为 3*3 的窗口，以窗口中心像素为阈值，将八个相邻像素的灰度值与之相比，若大于等
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2024-01-15 06:44:14
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人脸识别LBPH算法 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能。1.LBPH算法介绍原理图2.LBP算子 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗
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2024-01-02 11:09:26
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LBP原理介绍以及算法实现(局部二值模式)
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[url][/url]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；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。
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
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2024-06-09 19:50:48
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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 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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2024-05-07 08:41:34
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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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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，
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2024-08-07 11:22:46
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作者：Simon Song说明在实际人脸识别中，有很多可用方法，如OpenCV自带的EigenFaceRecognizer(基于PCA降维),FisherFaceRecognizer(基于LDA降维)，LBPHFaceRecognizer(基于LBPH特征)，其中只有LBPHFaceRecognizer是支持直接更新的模型算法；再如faceNet深度网络模型（128个特征输出）加分类器（如SVM）
上篇文章提到过，如果想提高识别率，主要可以采取两种方法：利用OpenCV来进行个人的模型训练，或者利用更高精度的dlib来进行检测。此篇文章主要讲述如何利用OpenCV来训练个人的模型。由于haarcascades的人脸数据模型是基于大众的，由于人脸的差异，当对个人进行人脸测试时难免会出现漏判误判。这时我们为了提高准确性可以利用OpenCV来训练一个属于自己的模型.环境搭建1， 在编写代
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2024-08-30 17:18:02
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最近在学习高博的SLAM14讲，在g2o的部分有一些困惑，便去特别的学习了一下这部分知识，主要参考了以下几篇文章：1、高博的博客中有一篇讲述g2o的：2、从零开始一起学习SLAM有三篇文章：总览、顶点编程和边编程根据这几篇文章，我又把高博博客中的BA例程跑了一下，并根据我自己的理解添加了注释。一、代码修改由于opencv库和g2o库的版本升级，高博的例程不能直接使用，需要进行一定的修改：1、ope
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2024-03-02 09:50:42
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用OpenCv-Python自带的LBPH识别器实现简单人脸识别（上）引言：本文开发环境为： Windows10 + phchram + Anaconda5.2 （Python3.6）+ Opencv4.5.5,用opencv-contrib原生的API完成了人脸识别的功能，其可以任意添加人脸ID数据，但其效果比较差（勉强能用），如果日后有时间的话，给大家出一期（挖坑）利用基于paddle人脸识别
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2024-03-31 11:52:54
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简介：局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种有效的纹理描述算子，它具有旋转不变性和灰度不变性的显著的有点。已经广泛的应用于纹理分类、纹理分割、人脸图像分析等领域。本文就LBP算法做简单的讲解，并在OpenCV中加以实现。基本的LBP算子局部二值模式是一种灰度范围内的纹理描述方式。算法的思想是利用结构化思想提取窗口特征，再利用统计化做最终整体特征的提取。最初的LBP
目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征 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；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
LBP，全称Local Binary Pattern，局部二值模式，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的优点原始LBP算法3×3的矩形块，由1个中心像素和它周围的8个邻域像素组成，若相邻像素值大于或等于中间像素值，则值为1，若小于中间像素值则值为0。然后根据顺时针方向读出8个二进制值(不包括中心的那个值)，然后转换为十进制数，便可以得到中心像素点的LBP值 &
ubuntu下openCV-Ｈaar特征分类器训练? ? ?文章目录ubuntu下openCV-Ｈaar特征分类器训练? ? ?@[toc]一、安装Cmake1、安装方法一２、安装方法二2.1 CMake 下载地址2.2 安装配置二、编译openCV１、下载2、安装依赖3、编译三、训练分类器１、教程：２、准备样本３、生成描述文件４、训练四、分类器五、测试程序更多精彩内容?个人内容分类汇总 ?这段时
前言：因为我要做选修课的关于ai的项目，所以整个代码其实是摘录自hwtl0703598这个csdn博客主的python人脸识别源码，不过也在调试的过程过发现了那位博客主的一些代码的问题，并改善了，我会在整篇文章后端指出改正，基本上是可以配好环境后直接使用。简要概述之LBPH是什么？LBPH(Local Binary PatternsHistograms)局部二进制编码直方图，建立在LBPH基础之上
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2024-03-25 21:13:47
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目录一、前置知识：环境搭建与核心概念1.1 环境配置（关键版本）1.2 人脸识别核心流程二、算法
在计算机视觉领域，人脸识别是最经典且实用的技术之一。OpenCV 提供了 LBPH、EigenFaces、FisherFaces 三种成熟的人脸识别算法，无需复杂的深度学习框架，仅用传统机器学习就能实现高效人脸匹配。
