使用Python实现LBP方法提取图像纹理特征进行分类的过程

简介：
这篇博文作为数字图像处理的主要内容，涉及了一个大型课程设计任务。 给定40幅具有不同风格的纹理图片,每幅图片尺寸设定为512×512像素。要求将每个图像均被划分为大小一致的9个区域,从中选取5个区域构建训练数据集，其余4个区域则用于测试，通过建立合适的模型进行图像分类。图片如下图所示 图片如下图所示分析：因数据样本数量有限，基于该规模的数据集，神经网络模型难以有效完成这类图像分析任务。为此，需探索其他特征提取方式。本文采用LBP方法提取并描述图像中各区域的空间细节特征，将其转化为直方图形式作为图像的特征表示，并运用多分类算法实现目标识别。环境：python2.7,jupyter notebook,anaconda该资源提供一个用于获取和解析数据文件的工具包，具体功能包括利用NumPy库的数组操作接口对数据进行格式化处理。