局部二值模式的代码

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局部二值模式的代码

详 情 说 明

局部二值模式（LBP，Local Binary Pattern）是一种用于图像处理的纹理特征描述方法，广泛应用于人脸识别、纹理分类等领域。LBP的核心思想是通过比较像素点与其邻域像素的灰度值，生成一个二进制模式，从而描述局部纹理特征。

标准的LBP算法步骤如下： 对于图像中的每一个像素，取其周围的8邻域像素（或其他半径的圆形邻域）。 将中心像素的灰度值与邻域像素逐一比较，若邻域像素值大于或等于中心像素值，则记为1，否则记为0。 将比较结果按顺序（如顺时针或逆时针）排列，形成一个二进制模式串，并将其转换为十进制数值，作为该像素点的LBP值。 最终，整张图像的LBP特征可以构成一个直方图，用于后续的分类或匹配任务。

LBP的扩展版本包括： 圆形LBP（Circular LBP）：采用圆形邻域进行采样，适用于不同尺度的纹理分析。 旋转不变LBP（Rotation Invariant LBP）：对二进制模式进行旋转归一化，提高旋转鲁棒性。 统一模式LBP（Uniform LBP）：统计二进制模式跳变次数少的模式，减少特征维度并提高稳定性。

LBP因其计算简单、特征表达能力强的特点，在计算机视觉和模式识别领域具有广泛应用。不同的扩展版本可根据任务需求选择，以提高算法在不同场景下的适应性。