问题标签 [lbph-algorithm]

为 Adrian 运行线性二进制模式的代码。该程序运行但给出以下警告：

我正在用opencv3.7运行python2.7，我该怎么办？

我已经了解了如何从单个图像中提取特征，如本示例中所述：https ://www.mathworks.com/help/vision/ref/extractlbpfeatures.html

现在，我正在为我的 matlab 项目处理 1000 张图像的数据集，以提取自行车、汽车和摩托车的特征。我的数据集中有三个单独的文件夹，包括自行车、汽车和摩托车。在执行期间，我收到错误消息，

我应该怎么办？下面是我的示例代码 ==>

请帮助我实现我的示例代码。

比如坐标为(1, 1)的像素点的lbp码可以用像素点(0, 0)计算；(0, 1); (0, 2); (1, 2); (2, 2); (2, 1); (2, 0); (1, 0) 但极值的像素没有这 8 个邻域像素，即像素 (0, 0) 只有 3 个邻域。

这个问题是因为我已经使用sicikit镜像获取了LBP镜像，代码如下：

lbp = feature.local_binary_pattern (gray, 8, 1, 'ror')

然后我打印了灰度图的值，得到了这些值：

我还打印了LBP图像的值，得到了这些值：

我知道，例如，右上角像素的 lbp 代码是正确的，因为它提供的值为 7，但我不明白如何获得极端的 LBP 代码。谢谢。

如何使用 python 将 64 x 64 像素图像划分为 3 × 3 重叠区域（重叠大小为 14 像素）

3x3 局部二进制模式有 8 个邻居， 当前中心总是(x, y)

如果当前中心位于4 个边界之一怎么办？

eg: x=0, y=0, 只有 3 个邻居（右、右下、下），剩下的呢

如何组成二进制序列（边界外的“邻居”被认为是0？，因为它的值不是> =中心）

我有 unit16 图像数据集，我想使用 Matlab 函数从中提取 LBP 特征extractLBPFeatures，该函数使用统一的 LBP（59 个特征）。因此，当我将其应用于第 16 单元图像时，它会给出以下信息：

但是使用unit8图像它给出了

可能是什么原因？是不是因为LBP使用的直方图可以看成是256维（0-255），如果是，如何处理unit16图像

这是代码

我试图了解extractLBPFeatures提取 59 个统一特征的函数，这是一个从图像中提取 59 个特征的简单代码

根据我对LBP 和 Uniform LBP的理解，LBP 就像计算像素频率的直方图，但不是强度，而是每个中心像素的二进制代码（转换为新数字），所以我们会从0 到 59，每个数字出现的次数

这是 LBP 特征，但数字不应该是实数，因为它计算每个像素的频率或出现次数吗？

我需要知道是否有更快的方法来获取 LBP 和 MNIST 数据集的结果直方图。这将用于手写文本识别，通过一个我还没有决定的模型..

我已经加载了 MNIST 数据集，并根据tensorflow教程将其拆分为 x、y 训练集和 x、y 测试集。

然后我习惯于cv2反转图像。

从那里我定义了一个函数，skimage用于获取输入图像的 LBP 和相应的直方图

我最后使用了一个经典for循环来遍历图像，获取它们的直方图，将它们存储在一个单独的列表中，并返回新列表以及训练集和测试集的未更改标签列表。

这是加载 MNIST 数据集的函数：

这是获取 LBP 和相应直方图的函数：

最后是迭代图像的函数：

我知道它会很慢，而且确实很慢。所以我正在寻找更多的方法来加速它，或者是否已经有一个版本的数据集包含我需要的这些信息。

我试图根据它们的 LBP 直方图确定一些纹理样本之间的相关性。我能找到的关于该主题的大多数文献都讨论了测量直方图对之间的距离（例如欧几里得距离），基本上将直方图的 N 个值中的每一个都视为一个单独的特征，并尝试在 N 维空间内进行聚类。

我不希望将每个值都视为一个单独的特征，因为我想在分析之前将我的数据与其他纹理特征结合起来。我想知道是否有可以从直方图中提取的非比较特征。

我正在尝试匹配纹理图像。我试过的，

• 特征检测器，如 sift、surf、orb、akage。（他们找不到我的图像数据库的某些图像的特征点）
• LBP（它给了我匹配的图像。但似乎匹配是基于结构而不是颜色。比如说，两个图像的结构都可以，但颜色完全不同。）
• 主色 + LBP（为了消除上述颜色问题，第一次我找到了图像的主色。然后我尝试了 LBP 比较。我平均了两个结果。现在更好了。我还尝试了取第一阶段结果的 30% 和 70%第二阶段的结果和最终的结果。）
• 使用 Calchist + LBP 的颜色直方图（我还尝试将颜色直方图比较结果和 LBP 比较结果结合起来）

到目前为止，我已经走到了这一步。几次，结果不如预期，有时还可以。

我很想听听是否有人建议更准确地做到这一点。

我对此有一些想法

一些示例图像是这样的：