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基于查找法的旋转不变性LBP特征提取Matlab代码

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简介：
本段代码实现了一种基于查找表方法的局部二值模式(LBP)算法，用于图像处理中提取具有旋转不变性的特征。适用于目标识别和人脸识别等领域研究，使用MATLAB编写。 文件包含两个部分：第一部分是原作者的代码，通过getmapping生成一个查找表，将0-255映射到0-35上，体现了旋转不变性的特点；第二部分是我自己编写的代码，用于计算特定点周围8邻域的LBP值，并利用上述查找表将LBP值转换为0-35范围内的分布。代码中的注释较为详细，便于理解。

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  • 基于查找法的旋转不变性LBP特征提取Matlab代码
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    本段代码实现了一种基于查找表方法的局部二值模式(LBP)算法，用于图像处理中提取具有旋转不变性的特征。适用于目标识别和人脸识别等领域研究，使用MATLAB编写。 文件包含两个部分：第一部分是原作者的代码，通过getmapping生成一个查找表，将0-255映射到0-35上，体现了旋转不变性的特点；第二部分是我自己编写的代码，用于计算特定点周围8邻域的LBP值，并利用上述查找表将LBP值转换为0-35范围内的分布。代码中的注释较为详细，便于理解。
     
  • 基于LBP特征提取的Matlab代码
    优质
    本资源提供了一套基于Local Binary Pattern (LBP)算法的特征提取Matlab实现代码。适用于模式识别、图像处理等领域研究与应用。 LBP特征提取的MATLAB代码已经验证过。可以在现有基础上进行改进。
     
  • LBP特征提取的Matlab代码-FBSegm: FBSegm
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    FBSegm是一款基于LBP（局部二值模式）特征提取的图像分割工具包，采用MATLAB语言编写。此工具旨在提供一种高效的图像处理方案，适用于研究和开发领域。 在开始使用LBP特征提取代码（FBSegm）之前，请确保完成以下准备工作： 该代码旨在帮助我和我的团队理解并在我个人的工作站上运行，我使用的操作系统是Ubuntu17.04，并且MATLAB版本为r2017a。尽管如此，根据要求分享此代码是因为它已用于处理公共数据集。 需要注意的是，在论文的多次修改过程中，所有的管道都进行了调整和优化，这里上传的内容是最新的版本。因此，请您耐心地理解这些内容并尝试运行它们。然而，并不能保证这段代码在不同的操作系统或MATLAB版本上都能顺利执行。 如果您遇到任何问题、疑问或者发现错误，请通过电子邮件联系我（paolo.papale@imtlucca.it）以寻求帮助。 1. 开始工作前，您需要完成一些初步步骤： - 获取fMRI数据。为此，您需要在相关平台上创建一个帐户； - 下载vim-1数据集，并将其解压缩到包含代码的文件夹中。 - 还要下载计算模型并将它们添加至您的MATLAB路径内。对于DenseSIFT部分，请参照具体说明进行操作。
     
  • 统一LBP、旋转不变LBP、统一旋转不变LBP...
    优质
    本文探讨了局部二值模式（LBP）、旋转不变LBP及其改进算法的研究进展。分析并整合了各种方法的优点，提出了统一和增强的旋转不变LBP技术，适用于图像识别与处理领域。 该源码实现了不同尺度的LBP降维工作，并提取了描述符，不同于网上大多数基于半径为1、采样点为8的尺度实现方式。希望这能为大家的科研工作带来便利。
     
  • 基于Matlab的LBP特征提取代码及优良效果
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab实现的LBP（局部二值模式）特征提取代码，并展示了其在图像处理中的优越性能和应用效果。 提取图像的LBP特征在Matlab中的实现代码效果良好，值得学习。
     
  • LBP特征提取的MATLAB代码-TCH-CNN：CNN实现
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    这段内容介绍了一个基于MATLAB环境开发的LBP（局部二值模式）特征提取程序，并结合TCH-CNN模型进行卷积神经网络(CNN)的应用与实现。 TCH-CNN代码涉及CC-Cruiser情报代理项目，包括晶状体的自动定位、自动筛查以及小儿白内障的三角度分级。该项目还包含了四种经典的特征提取方法（LBP、SIFT、小波变换及颜色和纹理特征）与支持向量机(SVM)分类器。 对于自动切割，“cut.m”是启动文件，可以在MATLAB中执行，并展示了自动切割前后的代表性样品。 /Classic_feature_code 文件夹包含用于实现四种经典特征提取方法（LBP、SIFT、小波变换及颜色和纹理特征）的代码。 /SVM_classifier_code 文件夹则包含了支持向量机分类器的相关代码。所有深度学习卷积神经网络的代码都是在Ubuntu14.04 64位系统上使用CUDA框架下的Caffe环境中执行。 /DL-Sourcecode/createdata文件夹中包含用于一次训练和测试的数据集，其中训练与测试记录分别保存为test.txt 和 train.txt。脚本“create_imagenet.sh”也是此项目的一部分。
     
  • 基于MATLAB的图像LBP特征提取源码实现
    优质
    本项目提供了一套使用MATLAB语言编写的代码，用于实现图像局部二值模式（LBP）特征的有效提取。通过该工具包，用户能够便捷地对图像进行分析和处理，进而应用于人脸识别、纹理分类等领域。 在MATLAB中实现提取图像的LBP特征的方法应该是简单且易于操作的。希望下面的内容可以帮助你完成这一任务： 1. 首先确保安装了必要的工具箱或库来支持LBP算法。 2. 使用MATLAB提供的函数或者编写自己的代码来计算局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）特征。 3. 对于简单的实现，可以参考官方文档和示例代码以快速上手。 请根据上述指导进行操作。
     
  • LBP四种特征提取方法
    优质
    LBP（局部二值模式）是一种用于图像处理和计算机视觉中的纹理描述算子。本文介绍了LBP技术中常用的四种特征提取方法及其应用，深入探讨了它们在人脸识别、图像分类等领域的优势与局限性。 提供四种用于LBP特征提取的算法的MATLAB代码，这些代码可以直接运行，并包含详细的注释。
     
  • 基于MATLAB的人脸识别LBP图像特征提取算法
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    本研究采用MATLAB平台，提出了一种利用局部二值模式(LBP)进行人脸图像特征提取的方法，并应用于人脸识别系统中，显著提升了系统的准确性和效率。 基于MATLAB的LBP图片特征提取算法以及人脸识别算法经过测试效果良好。
     
  • LBP特征提取技术
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    LBP（局部二值模式）特征提取技术是一种用于图像处理和计算机视觉中描述纹理特征的有效方法。它通过比较中心像素与其邻域内的像素值得到一组二进制码，进而统计形成特征向量，广泛应用于人脸识别、场景分类等领域。 LBP特征的提取包括uniform patterns模式、rotation-invariant模式以及 uniform rotation-invariant patterns模式，代码可以直接运行。