C++ OpenCV中如何实现扩展LBP特征提取

发布时间：2021-11-26 10:03:53 作者：小新
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# C++ OpenCV中如何实现扩展LBP特征提取

## 1. LBP特征基础概念

### 1.1 LBP特征简介
局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种用于图像局部纹理分析的特征描述子。由T. Ojala等人在1994年首次提出，因其计算简单、对光照变化不敏感等优点，被广泛应用于人脸识别、纹理分类等领域。

基本LBP算子工作原理：
1. 以中心像素为阈值
2. 将3×3邻域内像素值与之比较
3. 大于等于阈值的置1，否则置0
4. 按固定顺序排列二进制位形成特征值

### 1.2 基本LBP的数学表达

对于中心点$(x_c,y_c)$，其LBP值可表示为：

$$
LBP(x_c,y_c) = \sum_{p=0}^{7} s(g_p - g_c) \times 2^p
$$

其中$s(x)$为符号函数：
$$
s(x) = 
\begin{cases} 
1, & x \geq 0 \\
0, & x < 0 
\end{cases}
$$

## 2. OpenCV中的LBP实现

### 2.1 基本LBP实现

```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>

cv::Mat computeLBP(const cv::Mat &src) {
    CV_Assert(src.type() == CV_8UC1);
    
    cv::Mat dst = cv::Mat::zeros(src.size(), src.type());
    
    for(int i=1; i<src.rows-1; i++) {
        for(int j=1; j<src.cols-1; j++) {
            uchar center = src.at<uchar>(i,j);
            uchar code = 0;
            
            code |= (src.at<uchar>(i-1,j-1) >= center) << 7;
            code |= (src.at<uchar>(i-1,j  ) >= center) << 6;
            code |= (src.at<uchar>(i-1,j+1) >= center) << 5;
            code |= (src.at<uchar>(i  ,j+1) >= center) << 4;
            code |= (src.at<uchar>(i+1,j+1) >= center) << 3;
            code |= (src.at<uchar>(i+1,j  ) >= center) << 2;
            code |= (src.at<uchar>(i+1,j-1) >= center) << 1;
            code |= (src.at<uchar>(i  ,j-1) >= center) << 0;
            
            dst.at<uchar>(i,j) = code;
        }
    }
    return dst;
}

2.2 圆形LBP改进

基本LBP的3×3邻域限制了特征尺度。圆形LBP(Circular LBP)通过以下改进：

支持任意半径R的圆形邻域
支持任意数量P的采样点
双线性插值处理非整数坐标点

cv::Mat circularLBP(const cv::Mat &src, int radius=1, int neighbors=8) {
    CV_Assert(src.type() == CV_8UC1);
    
    cv::Mat dst = cv::Mat::zeros(src.size(), src.type());
    
    for(int n=0; n<neighbors; n++) {
        // 计算采样点坐标
        float x = radius * cos(2.0*CV_PI*n/neighbors);
        float y = radius * sin(2.0*CV_PI*n/neighbors);
        
        // 整数和小数部分
        int fx = floor(x);
        int fy = floor(y);
        int cx = ceil(x);
        int cy = ceil(y);
        
        // 小数部分
        float ty = y - fy;
        float tx = x - fx;
        
        // 权重
        float w1 = (1 - tx) * (1 - ty);
        float w2 =      tx  * (1 - ty);
        float w3 = (1 - tx) *      ty;
        float w4 =      tx  *      ty;
        
        for(int i=radius; i<src.rows-radius; i++) {
            for(int j=radius; j<src.cols-radius; j++) {
                float t = w1*src.at<uchar>(i+fy,j+fx) +
                          w2*src.at<uchar>(i+fy,j+cx) +
                          w3*src.at<uchar>(i+cy,j+fx) +
                          w4*src.at<uchar>(i+cy,j+cx);
                
                dst.at<uchar>(i,j) |= ((t > src.at<uchar>(i,j)) << n);
            }
        }
    }
    return dst;
}

3. 扩展LBP特征实现

3.1 旋转不变LBP

为解决旋转带来的特征变化，定义旋转不变LBP：

\[ LBP^{ri}_{P,R} = \min\{ ROR(LBP_{P,R}, i) | i=0,1,...,P-1 \} \]

实现代码：

uchar rotateMin(uchar val, int neighbors) {
    uchar minVal = val;
    uchar temp = val;
    
    for(int i=0; i<neighbors; i++) {
        // 循环右移
        uchar lsb = temp & 1;
        temp = temp >> 1;
        temp |= (lsb << (neighbors-1));
        
        if(temp < minVal) {
            minVal = temp;
        }
    }
    return minVal;
}

cv::Mat rotationInvariantLBP(const cv::Mat &src, int radius=1, int neighbors=8) {
    cv::Mat lbp = circularLBP(src, radius, neighbors);
    cv::Mat dst = cv::Mat::zeros(src.size(), src.type());
    
    for(int i=0; i<lbp.rows; i++) {
        for(int j=0; j<lbp.cols; j++) {
            dst.at<uchar>(i,j) = rotateMin(lbp.at<uchar>(i,j), neighbors);
        }
    }
    return dst;
}

3.2 均匀模式LBP

定义均匀模式(Uniform Pattern)为二进制序列跳变不超过2次：

\[ U(LBP_{P,R}) = |s(g_{P-1}-g_c)-s(g_0-g_c)| + \sum_{p=1}^{P-1}|s(g_p-g_c)-s(g_{p-1}-g_c)| \]

实现代码：

int getUniformPattern(uchar val, int neighbors) {
    int count = 0;
    uchar last = val & 1;
    
    for(int i=1; i<=neighbors; i++) {
        uchar current = (val >> i) & 1;
        if(current != last) {
            count++;
            last = current;
        }
        if(count > 2) {
            return neighbors + 1; // 非均匀模式
        }
    }
    return count;
}

cv::Mat uniformLBP(const cv::Mat &src, int radius=1, int neighbors=8) {
    cv::Mat lbp = circularLBP(src, radius, neighbors);
    cv::Mat dst = cv::Mat::zeros(src.size(), src.type());
    
    // 预先计算均匀模式映射表
    uchar table[256];
    for(int i=0; i<256; i++) {
        table[i] = getUniformPattern(i, neighbors) <= 2 ? i : neighbors+1;
    }
    
    for(int i=0; i<lbp.rows; i++) {
        for(int j=0; j<lbp.cols; j++) {
            dst.at<uchar>(i,j) = table[lbp.at<uchar>(i,j)];
        }
    }
    return dst;
}

3.3 多尺度LBP特征融合

cv::Mat multiScaleLBP(const cv::Mat &src, 
                     const std::vector<int> &radii = {1,2,3},
                     const std::vector<int> &neighbors = {8,16,24}) {
    CV_Assert(radii.size() == neighbors.size());
    
    std::vector<cv::Mat> lbpFeatures;
    
    for(size_t i=0; i<radii.size(); i++) {
        lbpFeatures.push_back(uniformLBP(src, radii[i], neighbors[i]));
    }
    
    // 特征拼接
    cv::Mat combined;
    cv::hconcat(lbpFeatures, combined);
    
    return combined;
}

4. LBP特征应用示例

4.1 纹理分类流程

void textureClassification() {
    // 1. 加载图像数据集
    std::vector<cv::Mat> images = loadTextureImages();
    
    // 2. 提取LBP特征
    cv::Mat trainingData;
    std::vector<int> labels;
    
    for(size_t i=0; i<images.size(); i++) {
        cv::Mat gray;
        cv::cvtColor(images[i], gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
        
        // 提取多尺度LBP特征
        cv::Mat lbp = multiScaleLBP(gray);
        
        // 计算直方图
        cv::Mat hist = computeLBPHistogram(lbp);
        
        trainingData.push_back(hist.reshape(1,1));
        labels.push_back(getImageLabel(images[i]));
    }
    
    // 3. 训练分类器
    cv::Ptr<cv::ml::SVM> svm = cv::ml::SVM::create();
    svm->train(trainingData, cv::ml::ROW_SAMPLE, labels);
    
    // 4. 测试评估
    // ...
}

4.2 人脸识别应用

void faceRecognition() {
    // 加载人脸检测器
    cv::CascadeClassifier faceDetector;
    faceDetector.load("haarcascade_frontalface_default.xml");
    
    // 初始化LBPH人脸识别器
    cv::Ptr<cv::face::LBPHFaceRecognizer> recognizer = 
        cv::face::LBPHFaceRecognizer::create(1, 8, 8, 8, 123.0);
    
    // 训练识别器
    std::vector<cv::Mat> faces = loadFaceImages();
    std::vector<int> labels = loadFaceLabels();
    recognizer->train(faces, labels);
    
    // 实时识别
    cv::VideoCapture cap(0);
    while(true) {
        cv::Mat frame;
        cap >> frame;
        
        // 人脸检测
        std::vector<cv::Rect> faces;
        faceDetector.detectMultiScale(frame, faces);
        
        for(auto &face : faces) {
            cv::Mat faceROI = frame(face).clone();
            cv::cvtColor(faceROI, faceROI, cv::COLOR_BGR2GRAY);
            cv::resize(faceROI, faceROI, cv::Size(100,100));
            
            // 识别
            int label = -1;
            double confidence = 0;
            recognizer->predict(faceROI, label, confidence);
            
            if(confidence < 70) {
                cv::putText(frame, "Person "+std::to_string(label), 
                            face.tl(), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, 
                            cv::Scalar(0,255,0), 2);
            }
        }
    }
}

5. 性能优化建议

查表法加速：预先计算所有可能的LBP模式
并行计算：使用OpenCV的parallel_for_并行处理
积分图像优化：对大型图像可考虑使用积分图像
SIMD指令：利用AVX/SSE指令集加速比较操作
GPU加速：使用OpenCL/CUDA实现

6. 总结

本文详细介绍了在C++ OpenCV中实现扩展LBP特征的各种方法，包括： - 基本LBP和圆形LBP实现 - 旋转不变LBP改进 - 均匀模式LBP优化 - 多尺度LBP特征融合 - 实际应用示例

扩展LBP特征通过改进原始算法，显著提升了特征的判别能力和鲁棒性，使其成为计算机视觉领域重要的纹理分析工具。 “`