C++ OpenCV特征提取之如何实现LBP特征提取

发布时间：2021-11-26 10:15:21 作者：小新
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# C++ OpenCV特征提取之如何实现LBP特征提取

## 一、LBP特征概述

局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种用于图像纹理分析的特征描述符，由Timo Ojala等人于1994年提出。其核心思想是通过比较像素点与其邻域像素的灰度值关系，生成二进制编码来描述局部纹理特征。

**LBP具有以下优势：**
- 计算简单高效
- 对光照变化具有一定鲁棒性
- 能有效描述纹理信息

## 二、LBP算法原理

### 1. 基本LBP算法
对于中心像素点`(x_c, y_c)`，与其半径为R的圆形邻域内P个采样点比较：

```cpp
LBP(x_c, y_c) = Σ_{p=0}^{P-1} s(g_p - g_c) * 2^p

其中s(x)为符号函数：

s(x) = 1 if x ≥ 0
       0 otherwise

2. 圆形LBP改进

通过双线性插值处理非整数坐标采样点，使特征更具旋转不变性。

三、OpenCV实现步骤

1. 环境准备

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

2. 基本LBP实现

Mat computeLBP(const Mat &src) {
    Mat dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
    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;
            // ... 其他6个邻域点比较
            dst.at<uchar>(i,j) = code;
        }
    }
    return dst;
}

3. 使用OpenCV内置函数

OpenCV 3.x后提供了更高效的实现：

Ptr<Feature2D> lbp = LBP::create();
Mat lbpImage;
lbp->compute(grayImg, lbpImage);

四、LBP特征应用示例

1. 纹理分类

// 计算LBP直方图作为特征向量
Mat getLBPHistogram(Mat &lbpImg, int bins=256) {
    Mat hist;
    float range[] = {0, 256};
    const float* ranges = {range};
    calcHist(&lbpImg, 1, 0, Mat(), hist, 1, &bins, &ranges);
    normalize(hist, hist);
    return hist;
}

2. 人脸识别

结合分块统计提高识别率：

Mat getBlockLBP(Mat &faceImg, Size gridSize) {
    vector<Mat> hists;
    int w = faceImg.cols/gridSize.width;
    int h = faceImg.rows/gridSize.height;
    
    for(int i=0; i<gridSize.height; i++) {
        for(int j=0; j<gridSize.width; j++) {
            Rect block(j*w, i*h, w, h);
            Mat lbp = computeLBP(faceImg(block));
            hists.push_back(getLBPHistogram(lbp));
        }
    }
    
    Mat feature;
    hconcat(hists, feature);
    return feature;
}

五、性能优化技巧

积分图加速：对均匀模式LBP可使用积分图优化
并行计算：使用OpenCV的parallelfor

parallel_for_(Range(1, src.rows-1), [&](const Range &range) {
    for(int i=range.start; i<range.end; i++) {
        // LBP计算代码
    }
});

特征降维：使用Uniform LBP模式减少特征维度

六、总结

LBP作为一种高效纹理特征，在OpenCV中可通过自定义实现或调用内置模块完成。实际应用中需注意：

合理选择邻域参数（P,R）
对旋转敏感场景建议使用旋转不变LBP变种
结合空间分块可提升特征判别力

通过灵活调整参数和结合其他特征，LBP能在保持计算效率的同时满足多种计算机视觉任务需求。 “`

注：实际字数约850字（含代码）。可根据需要调整代码示例的详细程度或增加更多应用场景的说明。