Python+OpenCV实现LBP特征提取

背景

看了些许的纹理特征提取的paper,想自己实现其中部分算法,看看特征提取之后的效果是怎样

运行环境

  • Mac OS
  • Python3.0
  • Anaconda3(集成了很多包,浏览器界面编程,清爽)
    步骤
    导入包
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    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
参数设置
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# settings for LBP
radius = 1 # LBP算法中范围半径的取值
n_points = 8 * radius # 领域像素点数
图像读取
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# 读取图像
image = cv2.imread('img/logo.png')
#显示到plt中,需要从BGR转化到RGB,若是cv2.imshow(win_name, image),则不需要转化
image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(111)
plt.imshow(image1)

原图

灰度转换
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image = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.subplot(111)
plt.imshow(image, plt.cm.gray)
LBP处理
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lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius)
plt.subplot(111)
plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)

纹理特征图像

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

边缘特征图像

此致,敬礼

~~客官随意,我只是学习怎么配置打赏而已~~