用python实现LBP特征点计算
import cv2
import numpy as np def olbp(src):
dst = np.zeros(src.shape,dtype=src.dtype)
for i in range(1,src.shape[0]-1):
for j in range(1,src.shape[1]-1):
pass
center = src[i][j]
code = 0;
code |= (src[i-1][j-1] >= center) << 7;
code |= (src[i-1][j ] >= center) << 6;
code |= (src[i-1][j+1] >= center) << 5;
code |= (src[i ][j+1] >= center) << 4;
code |= (src[i+1][j+1] >= center) << 3;
code |= (src[i+1][j ] >= center) << 2;
code |= (src[i+1][j-1] >= center) << 1;
code |= (src[i ][j-1] >= center) << 0; dst[i-1][j-1]= code;
return dst lena = cv2.imread('d:/lena.jpg')
cv2.namedWindow('lena')
cv2.imshow('lena', lena)
cv2.waitKey(0) gray = cv2.cvtColor(lena,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
x = olbp(gray) cv2.namedWindow('olbp')
cv2.imshow('olbp', x)
cv2.waitKey(0)
用python实现LBP特征点计算的更多相关文章
- LBP特征
此篇摘取 <LBP特征原理及代码实现> <LBP特征 学习笔记> 另可参考实现: <LBP特征学习及实现> <LBP特征的实现及LBP+SVM分类> & ...
- LBP特征学习(附python实现)
LBP的全称是Local Binary Pattern即局部二值模式,是局部信息提取中的一种方法,它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.在人脸识别领域有很多案例,此外,局部特征的算法还有 SIFT ...
- 图像特征提取之LBP特征
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen ...
- 图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征(转载)
(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和 ...
- 目标检测的图像特征提取之(二)LBP特征
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3* ...
- 图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征
(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和 ...
- EasyPR源码剖析(6):车牌判断之LBP特征
一.LBP特征 LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点. 原始的LBP算子定义在像素 ...
- 【图像处理基础】LBP特征
前言 其中dsptian的博客不仅给出了LBP的实现,还计算了LBPH,计算LBP过程中有点小瑕疵,评论中有给出修改方法.除了使用power还可以使用bitxor函数实现. lbpcode = bit ...
- 行人检测4(LBP特征)
参考原文: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 http://www.cnblogs.com/dwdxdy/archive/201 ...
随机推荐
- java开发环境搭建(jdk安装)和经常出现问题的探讨
面对许多java初学者环境搭建出现的问题 第一步: 1,首先在可以百度jdk进入oracle的官网也可以进入这个网站 https://www.oracle.com/technetwork/java/j ...
- 函数动态参数和Python中的三种空间
动态参数 : *args 实参角度: 定义一个函数时, * 将所有的位置参数聚合到一个元祖中 顺序 : 位置参数 > * args > 默认参数 > **kwargs 接受所有参数 ...
- 概率/期望DP初步——BZOJ1415 聪聪和可可
期望相关: 数学期望,可以简单理解的加权平均数.设有一系列的值$x_i$,每个值被取到的概率为$p_i$,则期望$E=\sum\limits_{i=1}^n p_i x_i$. 期望具有线性性:$$E ...
- css - inline-block 盒子下的内容文字错位问题
参考资料: “display:block-inline形式的Span或Div中添加文字后,导致Span或Div排版掉落.错位”的原因及解决方法: 正文: 场景:两个 div 排在一行上,各有固定宽高, ...
- sql执行过程
作为一个程序员,几乎所有人都使用过 SQL 语言,无论是在命令行执行.程序调用,还是在 SQL 工具里,你都做过这样的事:写一个规范的 SQL 语句,然后等待数据库返回的结果,然后再基于结果做各种逻辑 ...
- Mybatis-Plus的分页插件
使用的是:Mybatis-Plus的分页插件https://baomidou.gitee.io/mybatis-plus-doc/#/?id=%E7%AE%80%E4%BB%8B 1.Mapper.j ...
- <JZOJ5906>传送门
emmm dpdpdp然鹅我考场上并想不到 还是凉凉 #include<cstdio> #include<cmath> #include<iostream> #in ...
- POJ 3522 用不同的排序方式
这是一个蜜汁WA了的代码.. 说好的样例对了就是对了呢orz 反正我个人认为思路是没问题的不知道WA在哪了,丢个坑在这里以后填吧 //思路: //1节点连接的边都记录下来,依次克鲁斯卡尔枚举得出最 ...
- spring入门(14)
AOP是一个新的专题,基础部分主要是入门 后续的五.六.七都属于AOP专题: 所以有必要对这三章要学什么有个全局的认识. 1 概要 1 什么是AOP及实现方式 介绍了AOP的用途,以及大致的实现方案 ...
- S07
push 和 append 的表现不同, push 一次只添加单个参数到列表末端, append 一次可以添加多个参数. use v6; my @d = ( [ 1 .. 3 ] ); @d.push ...