Python结合OpenCV提供LBP特征提取的代码示例。-ITADN社区

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本示例代码展示了如何利用Python与OpenCV库来实现局部二值模式(LBP)特征的提取，适用于图像处理及计算机视觉领域的学习者和开发者。本段落主要介绍了使用Python结合OpenCV实现LBP特征提取的示例代码，并详细解释了相关步骤。对于学习或工作中需要应用此技术的人来说，具有很好的参考价值。希望有兴趣的朋友可以跟随文章一起学习实践。

Python中特征提取的示例代码

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本文章提供了一系列关于使用Python进行数据特征提取的实例代码。通过具体的例子帮助读者理解如何从原始数据中抽取有用的特征信息，从而为机器学习模型准备高质量的数据集。根据方差进行特征选择时，如果某个属性的方差较小，则其识别能力较差，可以考虑剔除。使用`sklearn.feature_selection`中的`VarianceThreshold`方法实现这一过程： ```python from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold x = [[100, 1, 2, 3], [100, 4, 5, 6], [100, 7, 8, 9], [101, 11, 12, 13]] selector = VarianceThreshold(1) # 设置方差阈值 selector.fit(x) print(selector.variances_) # 展现属性的方差 x_filtered = selector.transform(x) # 进行特征选择 selected_features_indices = selector.get_support(True) ``` 以上代码展示了如何使用`VarianceThreshold`类根据设定的方差阈值来筛选数据集中的特征，并输出保留下来的特性索引。

基于LBP特征提取的Matlab代码

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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。

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。

Python版本的LBP特征提取算法

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本简介介绍了一种基于Python实现的LBP（局部二值模式）特征提取算法。该算法能够有效提取图像的纹理特征，在人脸识别、场景分类等领域具有广泛应用。 LBP特征提取算法的Python实现版本。

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。

OpenCV特征提取代码整理

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本资源汇集了使用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉中关键特征提取方法的Python代码示例，涵盖SIFT、SURF及ORB等算法。 OpenCV特征提取的整理资料、代码以及相关爱好内容都可以下载来看看，我觉得非常值得。

LBP四种特征提取方法

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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。

LBP-HOG特征提取资料.zip

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本资料包包含针对图像处理与目标识别中广泛应用的LBP（局部二值模式）及HOG（方向梯度直方图）特征提取方法的相关文档、代码示例和实验数据，适用于研究学习。 HOG特征提取过程如下： 1. 计算水平和竖直方向的像素梯度矩阵Ix、Ty。 2. 根据计算结果得到图像对应的角（angle）和幅度（magnitude）矩阵。 3. 逐层遍历block、cell和pixel，计算每个像素点的直方图，并将这些直方图合并在一起。具体来说，首先在第一层中遍历整个图像中的所有blocks；然后，在第二层中对每一个block进行操作，将其划分为若干个cells；最后，在第三层中处理每一个cell内的各个pixels。 4. 对得到的所有像素点的特征向量使用L2-Norm归一化方法进行规范化，并设置一个0.2的截断值来防止过大的数值影响后续计算结果。接着再次执行一次L2-Norm标准化操作以确保最终输出满足要求。对于LBP（局部二值模式）特征提取流程： 1. 将图像转换成灰度图。 2. 遍历每一个像素点，然后在其周围选取一个八邻域进行进一步处理。 3. 对于每个像素的8个相邻位置上的差分结果生成一个8位二进制数，并将其转化为单一的十进制数字作为该位置处LBP特征值。

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Python结合OpenCV提供LBP特征提取的代码示例。

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