机器视觉实验代码

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机器视觉实验代码

详 情 说 明

局部二值模式（LBP）是一种高效的纹理特征提取方法，广泛应用于机器视觉领域。这种技术通过分析图像局部区域的灰度变化来描述纹理特征，具有计算简单、旋转不变性和灰度不变性等优点。

LBP的核心思想是对每个像素点与其周围邻域像素进行比较。具体实现时，以中心像素的灰度值为阈值，将邻域像素的灰度值与之比较，大于阈值的标记为1，否则为0。然后将这些二值结果按特定顺序排列，形成一个二进制数，最后转换为十进制数作为该中心点的LBP值。

LBP纹理特征提取在多个应用场景中表现出色：它可以用于人脸识别中提取面部纹理特征，在工业检测中识别产品表面缺陷，以及在医学图像处理中分析组织纹理结构。这种方法特别适合处理光照变化较大的场景，因为它主要关注相对灰度关系而非绝对灰度值。

在实际应用中，LBP特征经常与机器学习算法结合使用。通过提取整幅图像的LBP特征直方图，可以构建有效的纹理分类器。值得注意的是，LBP有多种改进版本，如圆形LBP、统一模式LBP等，这些变体进一步提升了特征的判别能力和计算效率。