LBP的的五个小程序

资 源 简 介

LBP的的五个小程序

详 情 说 明

LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是一种用于图像纹理分析和特征提取的有效方法。以下是五个与LBP相关的小程序，涵盖基础实现和应用场景，适合研究该领域的学习者和开发者参考。

基础LBP特征提取 该程序实现LBP的核心算法，将图像中的每个像素与其邻域像素进行比较，生成二进制模式，最终转换为十进制数值。通过这一过程，可以提取图像的局部纹理特征。

圆形LBP（Circular LBP）改进 传统的LBP采用正方形邻域，而圆形LBP则允许在任意半径的圆周上采样像素，从而更灵活地适应不同尺度的纹理分析。该程序展示了如何调整采样点和半径来优化特征提取。

旋转不变LBP LBP特征对旋转较为敏感，此程序引入旋转不变性处理，通过循环移位二进制模式，找到最小模式值，使得特征在图像旋转时仍保持一致。

LBP在面部识别中的应用 LBP在人脸识别领域表现优异，该程序演示如何提取面部图像的LBP直方图特征，并结合分类器（如SVM）进行身份识别。

LBP结合HOG的多特征融合 为了提升图像分析的鲁棒性，该程序将LBP与HOG（方向梯度直方图）结合，形成多特征融合策略，适用于复杂场景下的目标检测与分类。

这些小程序覆盖了LBP的基础理论和典型应用，为研究者提供了实验和优化的起点。