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Python + OpenCV 實現(xiàn)LBP特征提取的示例代碼

 更新時間：2019年07月11日 10:11:21   作者：Numen_fan  
這篇文章主要介紹了Python + OpenCV 實現(xiàn)LBP特征提取的示例代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

背景

看了些許的紋理特征提取的paper，想自己實現(xiàn)其中部分算法，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，瀏覽器界面編程，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(shù)設置

# settings for LBP
radius = 1 # LBP算法中范圍半徑的取值
n_points = 8 * radius # 領(lǐng)域像素點數(shù)

圖像讀取

# 讀取圖像
image = cv2.imread('img/logo.png')
#顯示到plt中，需要從BGR轉(zhuǎn)化到RGB，若是cv2.imshow(win_name, image)，則不需要轉(zhuǎn)化
image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(111)
plt.imshow(image1)

灰度轉(zhuǎn)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)

邊緣提取

edges = filters.sobel(image)
plt.subplot(111)
plt.imshow(edges, plt.cm.gray)

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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