图像处理：LBP特征直方图计算-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KUAILE123/article/details/13592319

本文介绍了如何计算图像的局部二值模式（LBP）特征直方图。通过参考链接提供的博客，可以获取到每一块图像区域的8维LBP直方图特征。若要获取128维的LBP特征，可将图像分为4x4的小块，分别计算每个小块的直方图并组合成最终的特征向量。

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关于理论知识参考他人博客http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/7929531

计算图像的每一小块的ＬＢＰ直方图特征如下代码所示，下面代码提取出的特征向量为８维，如果要修改维数，修改下面标注的地方。如果要取得图像ＬＢＰ特征的１２８维时，则可分为4*4小块，对每一小块做下面操作即可，然后将每个小块的直方图联合成一个８×１６的１２８维的向量即可。

void LBP (IplImage *src,float* lbpHist)
{
	IplImage* lbpImg =   cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U,1);

	int tmp[8]={0};
	CvScalar s;

	IplImage * temp = cvCreateImage(cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U,1);
	uchar *data=(uchar*)src->imageData;
	int step=src->widthStep;

	//cout<<"step"<<step<<endl;

	for (int i=1;i<src->height-1;i++)
	  for(int j=1;j<src->width-1;j++)
	  {
		  int sum=0;
		  if(data[(i-1)*step+j-1]>data[i*step+j])
			tmp[0]=1;
		  else
			tmp[0]=0;
		  if(data[i*step+(j-1)]>data[i*step+j])
			tmp[1]=1;
		  else
			tmp[1]=0;
		  if(data[(i+1)*step+(j-1)]>data[i*step+j])
			tmp[2]=1;
		  else
			tmp[2]=0;
		  if (data[(i+1)*step+j]>data[i*step+j])
			tmp[3]=1;
	  else
			tmp[3]=0;
		  if (data[(i+1)*step+(j+1)]>data[i*step+j])
			tmp[4]=1;
		  else
			tmp[4]=0;
		  if(data[i*step+(j+1)]>data[i*step+j])
			tmp[5]=1;
		  else
			tmp[5]=0;
		  if(data[(i-1)*step+(j+1)]>data[i*step+j])
			tmp[6]=1;
		  else
			tmp[6]=0;
		  if(data[(i-1)*step+j]>data[i*step+j])
			tmp[7]=1;
		  else
			tmp[7]=0;	
		  //计算LBP编码
			s.val[0]=(tmp[0]*1+tmp[1]*2+tmp[2]*4+tmp[3]*8+tmp[4]*16+tmp[5]*32+tmp[6]*64+tmp[7]*128);
		
		cvSet2D(lbpImg,i,j,s);//写入LBP图像
	  }
	  
	  int lbp_bins = 8;  ///////////可以修改
	  float lbp_ranges[] = { 0, 255 };
	  float* pb_ranges = lbp_ranges;
	  CvHistogram* hist_lbp = cvCreateHist( 1, &lbp_bins, CV_HIST_ARRAY, &pb_ranges, 1 );//生成直方图
	  cvCalcHist( &lbpImg, hist_lbp, 0, 0 );
	 cvNormalizeHist(hist_lbp,1.0);

	  float max=0; 
	  cvGetMinMaxHistValue(hist_lbp,NULL,&max,NULL,NULL);  
	  IplImage* lbpHistImg=cvCreateImage(cvSize(400,300),8,3);  
	  cvSet(lbpHistImg,cvScalarAll(255),0);  
	  
	  ////////////////画灰度直方图
	  double bin_width=(double)lbpHistImg->width/lbp_bins; 
	  double bin_unith=(double)lbpHistImg->height/max; 
	  for(int i=0;i<lbp_bins;i++){
		  CvPoint p0=cvPoint(i*bin_width,lbpHistImg->height);  
		  CvPoint p1=cvPoint((i+1)*bin_width,lbpHistImg->height-cvGetReal1D(hist_lbp->bins,i)*bin_unith);  
		  cvRectangle(lbpHistImg,p0,p1,cvScalar(0,255),-1,8,0);  
	  }

	  for(int i=0;i<lbp_bins;i++){
		  lbpHist[i] = (float)cvGetReal1D(hist_lbp->bins, i);
	  }
	  cvShowImage("LBP Image",lbpImg);
	  cvShowImage("LBP hist",lbpHistImg);  
	  
	  cvWaitKey(0);
	  cvReleaseImage(&temp);
	  cvReleaseHist(&hist_lbp);
	  cvReleaseImage(&lbpHistImg);
	  cvReleaseImage(&lbpImg);
}