opencv LBP特征与行人识别

本文介绍了opencv中的LBP(局部二值模式)算子及其在行人识别中的应用。LBP算子因其旋转不变性和灰度不变性在纹理分析、行人检测等领域广泛应用。文章详细讲解了基本LBP算子的计算过程,以及如何通过等价模式降低特征维度,增强旋转不变性。最后,展示了LBP特征提取的实验结果。

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一、话说LBP特征

局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)是一种有效的纹理描述算子,它具有旋转不变性和灰度不变性的显著的有点。已经广泛的应用于纹理分类、纹理分割、人脸图像分析等领域。本文就LBP算法做简单的讲解,并在opencv中加以实现。

二、LBP算子

局部二值模式是一种灰度范围内的纹理描述方式。算法的思想是利用结构化思想提取窗口特征,再利用统计化做最终整体特征的提取。

最初的LBP描述子算法步骤如下:

1、对图像中的所有点,以该点为中心,取3x3的邻域窗口;

2、将8-邻域像素值与中心点像素值进行比较,大于或等于中心像素标记为1,否则标记为0;

3、将周围0-1序列,以一定的顺序排列,成一个8位的无符号的二进制数,转化成整数;

4、这个整数就是表征这个窗口的LBP值。

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