最近一直在做多视图的聚类与分裂,想要图片有更多的视图,就得对图片的特征进行抽取,那我们来聊聊图片的LBP特征. Local binary patterns (局部二值模式),是机器视觉中重要的一种特征,它属于一个纹理问题.其核心是将各个元素与其他附近的像素进行比较,然后把结果保存为二进制数.LBP最重要的属性是对诸如光照变化等造成的灰度变化的鲁棒性.它的另外一个重要特性是它的计算简单,这使得它可以对图像进行实时分析.. LBP算子的计算流程: 首先如下图1:每个点的像素值表示出来,如果比中心的点…

Local binary pattern (LBP),在机器视觉领域,是非常重要的一种特征.LBP可以有效地处理光照变化,在纹理分析,纹理识别方面被广泛应用. LBP 的算法非常简单,简单来说,就是对图像中的某一像素点的灰度值与其邻域的像素点的灰度值做比较,如下图所示: 如果邻域像素值比该点大,则赋为1,反之,则赋为0,这样从左上角开始,可以形成一个bit chain,然后将该 bit chain 转换为一个十进制的数,用表达式可以表达如下: LBPP,R(xc,yc)=∑P=0P−1s(iP−…

之前介绍过机器视觉中常用到的一种特征:LBP http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/50481641 LBP可以有效地处理光照变化,在纹理分析,纹理识别方面被广泛应用. 但是LBP 只能处理单张的二维图像,对于视频或者图像序列,如何用LBP来提取特征,捕捉视频序列的运动信息呢.今天我们就介绍一种称为 LBP-TOP 的特征,是芬兰奥卢大学的 Guoying Zhao 等人提出来的,最早是用来处理动态纹理的识别,但是现在已经被广泛用在基…

LBP 在数字图像处理和模式识别领域,LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Patterns.最初功能为辅助图像局部对比度,并不是一个完整的特征描述子. 后来提升为一种有效的纹理描述算子,度量和提取图像局部的纹理信息,对光照具 有不变性.LBP有很多变种,或说改进.单纯的LBP记录像素点与其周围像素点的对比信息,或说差异.从图1我们看到,最左边的是原图,标号为 example.我们要检测某个像素点的某些信息,在图1中,对于9个方格中中间方格(方格中的数字是像素点灰度值大小),…

这是我入门机器视觉的系列学习经验之开篇,本来想着依靠opencv快速实现一些功能,但是想了一下既然是学数学的,还是应该自己多算算,写一些自己理解的东西才好. 入门篇很简单,就只是实现了转化成灰度图以及模糊(去噪点),模糊功能写得很简单.文章基于C#实现. 首先新建一个winform程序,添加一个picturebox和一个botton按钮,在解决资源管理器里面新建一个类,本文我取名为Greyand3_3.cs, using System; using System.Collections.Gene…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67cc4eb70100ivnt.html Blob分析:Blob分析目的在于对图像中的2-D形状进行检测和分析,得到诸如目标位置.形状.方向和目标间的拓扑关系(即包含关系)等信息.根据这些信息可对目标进行识别.在某些应用中我们不仅需要利用2D的形状特征,还要利用Blob分析之间的特征关系. Blob分析的主要内容包括:(1)图像分割:将图像中的目标和背景分离.(2)去噪:消除或减弱噪声对目标的干扰:(3)场景描述:对目标之间的拓扑关…

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征. 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3…

与第一篇博文特征脸方法不同,LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的.LBP方法显著的优点是对光照不敏感,但是依然没有解决姿态和表情的问题.不过相比于特征脸方法,LBP的识别率已经有了很大的提升.在[1]的文章里,有些人脸库的识别率已经达到了98%+. 1.LBP特征提取 最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的,以邻域中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,…

转自:http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/02/15/2912879.html 机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分. 硬件:工程应用的第一步就是硬件选型.硬件选型很关键,因为它是你后面工作的基础.主要是光源.工业相机和镜头选择. 软件:目前业内商业库主要有Halcon,康耐视,DALSA,evision,NI等,开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块. 机器视觉工程应用的基本开发思路是: 一.图像采集…

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…