传统图像--LBP特征

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原创 已于 2022-06-18 23:54:52 修改 · 525 阅读 · 0 ·
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#传统图像算法

于 2022-06-18 23:49:45 首次发布
博客涉及传统图像算法相关内容，但具体信息仅给出添加链接描述，未包含更多关键信息。
lbp特征提取算法 知乎_图像-LBP特征描述算子-人脸检测
weixin_39997664的博客
12-21 433
2.1 简介LBP指局部二值模式(Local Binary Pattern)，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。也就是说OpenCV中使用了LBP算法，但...
Dense-VL-LBP-For-Matlab-master DenseLBP_patternrecognition_lbp_d
10-02
在提供的"Dense-VL-LBP-For-Matlab-master"压缩包中，可能包含以下内容： - `DenseVL-LBP`函数库：实现了DenseLBP的主要算法和操作。 - 示例代码：演示如何使用DenseVL-LBP进行图像处理和模式识别任务。 - 数据集：...
图像处理--传统的手工特征之LBP特征
wydbyxr的博客
10-30 956
LBP特征   LBP特征与Haar特征的计算基本一致。是一种二值编码特征，其直接基于像素灰度值进行计算，特点是在编码时考虑的是两个值的相对大小，并且按照一定的空间结构来进行编码。   局部组合二值特征就是在LBP特征的启发下设计的；   从计算上来看，提取LBP特征比提取Haar特征要快，但是Haar特征对于人脸和非人脸窗口的区分能力更胜一筹。 ...
用opencv的封装exe进行训练传统lbp分类器。
u013419097的专栏
11-16 700
我的环境：首先电脑配置了opencv2.4.10的环境，具体方法自己上网查找opencv环境配置，很多资料。我的另外一篇博文里面也有。 下面主要讲一下我的制作流程，以及总结一些注意事项。 1.首先要制作样本，正样本和负样本，制作方法自己查。 2.将制作的正负样本文件夹，以及opencv的封装的trainexe全部拷到同一个文件夹下面。我的路径如下，就是把bin里面的全部文件都拷到跟正负样本一
传统经典CV算法_LBP算子
欢迎大家关注我
11-22 1665
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。它的作用是进行特征提取，提取的是图像局部纹理特征。 经典的LBP算子定义为在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，则周围像素点的位置被标记为1，否则标记为0.所以3 * 3区域内的8个点可产生8bit的无符号数，也就得到了该窗口...
Datawhale计算机视觉基础2：LBP特征描述算子-人脸检测
小俊俊的博客
06-27 695
Datawhale计算机视觉基础2：LBP特征描述算子-人脸检测 一.LBP简介 LBP指局部二值模式(Local Binary Pattern)，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。最初功能为辅助图像局部对比度，LBP常应用于人脸识别和目标检测中。 二.LBP算子原理 由于LBP算子具有灰度不变性和旋转不变性等优点，在数字图像处理和模式识别中，通常用于度量和提取纹理信息，人脸检测也是其中的应用之一。 1.原始LBP算子原理 原始的LBP算子定义在3*3的卷积核中，以卷积
LBP特征及其一些变种
tfg1025的专栏
03-12 8004
说明：本文部分内容转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc401013pkn.html 图像纹理是一种重要的视觉手段，是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分析技术一直是计算机视觉、图像处理、图像检索等的活跃研究领域。纹理特征提取的目标是：提取的纹理特征维数不大、鉴别能力强、稳健性好，提取过程计算量小，能够指导实际运用。  纹理的定义一直为人们所关注
Python实现图像LBP特征提取
2402_84226753的博客
04-20 1254
手写python代码实现LBP特征的提取与可视化，包括传统算子、圆形算子、旋转不变LBP和等价模式的LBP特征。
matlab提取人脸图像的 LBP 特征,基于MB_LBP与改进Fast PCA算法的人脸特征提取
weixin_30979229的博客
03-19 795
摘 要： 针对MB_LBP算法对人脸特征提取维数较高，使用PCA方法会造成图像原始空间结构破坏和维数变得过大等问题，提出一种基于多块LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns， MB_LBP)，结合改进的Fast PCA算法进行人脸特征提取的方案。首先用MB_LBP算法提取人脸图像的特征，接着用本文所改进Fast PCA方法加速计算矩阵S非零本征值所对...
LBP.zip_LBP特征_c#LBP特征提取_图像特征提取_圆形lbp
07-14
标题中的“LBP.zip_LBP特征_c#LBP特征提取_图像特征提取_圆形lbp”揭示了这个压缩包文件包含的内容主要与局部二值模式（Local Binary Pattern, 简称LBP）特征有关，特别是C#语言实现的圆形LBP特征提取。LBP是一种在...
V.Kolmogorov实现的TRW-S和LBP算法的MATLAB包装器_MATLAB wrapper for TRW-
09-05
在此次提供的压缩包文件中，包含了mrfMinimizerMex_trws_lbp-master这一关键文件夹，它可能包含了用于实现TRW-S和LBP算法的核心代码。这些代码很可能是以MATLAB可执行的MEX文件形式存在，以便在MATLAB环境中被高效...
大华PCAPP7.0管理软件
12-11
大华PCAPP7.0管理软件，管理调试存储，平台，摄像头等设备
长线买点选股公式.zip
12-11
长线买点选股公式
遗传算法学习一之求函数的最值
12-11
含有本章使用的optimoptions和ga函数的文件夹，来源于官方工具箱，如果没有这些函数可以添加，添加时注意子文件夹也添加。
基于Spring Boot的旅游景点购票系统的设计与实现源码.zip
12-11
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基于TROPOMI高光谱辐射与多模态特征融合的深度学习大气NO₂浓度反演方法研究
最新发布
12-11
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料，本研究聚焦于大气污染物一氧化氮（NO₂）的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标，其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前，利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架，整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据，形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息，为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础，有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面，项目设计了一种多分支神经网络，用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征，并在深层网络中进行特征融合，从而综合利用不同数据的互补信息，显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤，以保障输入特征的质量与一致性；后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证，确保反演结果符合实际大气浓度范围，提升数据的实用价值。 此外，本研究进一步对不同功能区域（如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区）的NO₂浓度分布进行了对比分析，揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据，助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述，本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术，发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法，不仅提升了卫星大气监测的技术水平，也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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【路径规划】（栅格内牛耕）A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）
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