LBP特征提取算法的提取与实现

来源：互联网发布：java tcp编程实例编辑：程序博客网时间：2024/05/29 14:01

LBP的基本思想是对图像的像素和它周围8个像素进行比较，然后求和。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。最终可以获取2^8个可能的组合，称为局部二值模式或LBP码。

这样做的原理：因为对于一张图片，相邻像素之间的的值是有关系的。因此中心点和相邻像素比较后就能得到一个二进制串，这个二进制串就能很好的表示这个点和相邻像素之间的模式，这个模式就是这个二进制串。这种描述方法就可以很好的捕捉到图像中的细节。

#include"imgProcess.h"int main(){IplImage* color_face = cvLoadImage("D://test.png",1);IplImage* gray_face = cvCreateImage(cvSize(color_face->width, color_face->height), color_face->depth, 1);cvCvtColor(color_face, gray_face, CV_BGR2GRAY);IplImage* LBP_face = cvCreateImage(cvSize(color_face->width, color_face->height), color_face->depth, 1);//先分配图像空间  cvNamedWindow("Color Image", 1);cvShowImage("Color Image", color_face);cvNamedWindow("Gray Image", 1);cvShowImage("Gray Image", gray_face);ImgProcess imgp;imgp.src_LBP(gray_face, LBP_face);cvNamedWindow("LBP Image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);cvShowImage("LBP Image", LBP_face);waitKey();cvReleaseImage(&color_face);cvReleaseImage(&gray_face);cvReleaseImage(&LBP_face);cvDestroyWindow("Color Image");cvDestroyWindow("Gray Image");cvDestroyWindow("LBP Image");return 0;}imgProcess.h#include <opencv2/opencv.hpp>  #include  <cv.h>   #include  <highgui.h>  #include  <cxcore.h>  using namespace std;using namespace cv;class ImgProcess{public:int tmp[8];IplImage *temp;ImgProcess(){};~ImgProcess(){};void src_LBP(IplImage *src, IplImage *dst);};imgProcess.cpp#include "imgProcess.h"void ImgProcess::src_LBP(IplImage *src, IplImage *dst){CvScalar s;temp = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1);uchar *data = (uchar*)src->imageData;int step = src->widthStep;tmp[8] = { 0 };cout << "step" << step << endl;for (int i = 1; i<src->height - 1; i++)for (int j = 1; j<src->width - 1; j++){int sum = 0;if (data[(i - 1)*step + j - 1]>data[i*step + j])tmp[0] = 1;elsetmp[0] = 0;if (data[i*step + (j - 1)]>data[i*step + j])tmp[1] = 1;elsetmp[1] = 0;if (data[(i + 1)*step + (j - 1)]>data[i*step + j])tmp[2] = 1;elsetmp[2] = 0;if (data[(i + 1)*step + j]>data[i*step + j])tmp[3] = 1;elsetmp[3] = 0;if (data[(i + 1)*step + (j + 1)]>data[i*step + j])tmp[4] = 1;elsetmp[4] = 0;if (data[i*step + (j + 1)]>data[i*step + j])tmp[5] = 1;elsetmp[5] = 0;if (data[(i - 1)*step + (j + 1)]>data[i*step + j])tmp[6] = 1;elsetmp[6] = 0;if (data[(i - 1)*step + j]>data[i*step + j])tmp[7] = 1;elsetmp[7] = 0;//计算LBP编码  s.val[0] = (tmp[0] * 1 + tmp[1] * 2 + tmp[2] * 4 + tmp[3] * 8 + tmp[4] * 16 + tmp[5] * 32 + tmp[6] * 64 + tmp[7] * 128);cvSet2D(dst, i, j, s); //写入LBP图像}}

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