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Python版本的LBP特征代码

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简介：
这段Python代码实现了LBP（局部二值模式）算法，可用于图像处理和计算机视觉领域中纹理描述与分类任务。 LBP（局部二值模式）是一种用于描述图像局部纹理特征的算子，具有旋转不变性和灰度不变性等显著优点。该方法最初由T. Ojala、M.Pietikäinen 和 D.Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。LBP提取的是图像中的局部纹理特征。

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  • Python版本的LBP特征代码
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    这段Python代码实现了LBP（局部二值模式）算法，可用于图像处理和计算机视觉领域中纹理描述与分类任务。 LBP（局部二值模式）是一种用于描述图像局部纹理特征的算子，具有旋转不变性和灰度不变性等显著优点。该方法最初由T. Ojala、M.Pietikäinen 和 D.Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。LBP提取的是图像中的局部纹理特征。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 使用Python和OpenCV进行LBP特征提取的示例代码
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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。
     
  • 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。
     
  • 基于多尺度块的LBP（MB-LBP）特征编码（MATLAB）
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    本工作提出了一种基于多尺度块的局部二值模式（MB-LBP）算法，并利用MATLAB实现该特征编码方法。此方法在图像处理领域具有广泛应用潜力。 这段文字描述了根据论文Learning Multi-scale Block Local Binary Patterns for Face Recognition编写的代码，实现了多尺度块局部二值模式（MB-LBP）。
     
  • 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。
     
  • 基于Matlab的LBP特征提取代码及优良效果
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    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纹理特征的MATLAB官方代码及测试用例
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    本资源提供了一套用于提取和分析LBP（局部二值模式）纹理特征的MATLAB官方代码及其配套测试用例。适用于图像处理与计算机视觉领域，帮助研究人员快速评估和理解LBP特性在不同场景下的应用效果。 **LBP纹理特征** 局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种广泛应用于图像处理与计算机视觉领域的纹理特征提取方法。它具有计算简单、鲁棒性强以及对光照变化不敏感等优点，常用于纹理分类、人脸识别和行为识别等多个场景。 在MATLAB环境中实现LBP通常包括以下几个步骤： 1. **像素比较**：对于图像中的每个像素点，将其与邻域内的其他像素进行灰度值的比较。邻域的选择通常是围绕该中心像素的小圆形或方形区域。 2. **二进制编码**：如果某个邻域内像素的灰度值大于中心像素，则在对应的二进制位上设置为1；否则，设为0。这一过程将邻域内的相对关系转换成一个二进制数。 3. **形成模式**：所有邻域像素经过上述比较后的结果组合成一个固定长度的二进制字符串，这就是LBP模式。 4. **统计分析**：统计图像中各种不同LBP模式出现的频率，并将这些频率作为纹理特征向量使用。 在提供的MATLAB代码文件中有以下四个关键部分： - **lbp.m**：这个核心算法实现文件涵盖了像素比较、二进制编码以及形成模式的过程。 - **getmapping.m**：根据描述，此文件可能用于生成LBP模式到灰度值的映射函数，以便于后续统计分析。 - **cont.m**：该部分实现了连续局部二值模式（Continuous LBP）或旋转不变性局部二值模式（Rotation Invariant LBP），这两种变体提高了LBP对图像旋转变化的鲁棒性。 - **lbptest.m**：测试用例文件，用于验证LBP算法的有效性和性能。在此部分中通常会加载图像、调用前述函数，并显示或输出结果。 在实际应用过程中，为了获得更佳分类效果，常常结合其他特征提取方法如方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）或者灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM），并可能需要使用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)或神经网络模型进行训练和分类。 LBP是一种强大的纹理特征提取方法，MATLAB提供了便捷的工具来实现与测试。通过深入理解与调整代码可以应用于各种图像分析任务，并提升系统性能。