Python + OpenCV 實現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，需要從BGR轉化到RGB，若是cv2.imshow(win_name, image)，則不需要轉化
image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(111)
plt.imshow(image1)
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)
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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