Python + OpenCV 實現LBP特征提取

背景

看了些許的紋理特征提取的paper,想自己實現其中部分算法蜈彼,看看特征提取之后的效果是怎樣

運行環(huán)境

  • Mac OS
  • Python3.0
  • Anaconda3(集成了很多包认烁,瀏覽器界面編程剖淀,清爽)
步驟
導入包
from skimage.transform import rotate
from skimage.feature import local_binary_pattern
from skimage import data, io,data_dir,filters, feature
from skimage.color import label2rgb
import skimage
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import cv2
參數設置
# settings for LBP
radius = 1  # LBP算法中范圍半徑的取值
n_points = 8 * radius # 領域像素點數
圖像讀取
# 讀取圖像
image = cv2.imread('img/logo.png')
#顯示到plt中纯蛾,需要從BGR轉化到RGB,若是cv2.imshow(win_name, image)纵隔,則不需要轉化
image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(111)
plt.imshow(image1)
原圖
灰度轉換
image = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.subplot(111)
plt.imshow(image, plt.cm.gray)
LBP處理
lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius)
plt.subplot(111)
plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)
紋理特征圖像
邊緣提取
edges = filters.sobel(image)
plt.subplot(111)
plt.imshow(edges, plt.cm.gray)
邊緣特征圖像

效果

此致,敬禮

?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
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