圖像處理-紋理檢測-lbp

本文轉載自http://blog.csdn.net/quarryman/article/details/9906047

LBP（Local binary pattern）是一個易了解和很有效的圖像局部紋理特征，應用也很廣泛。在網上可以搜到一大把的LBP介紹，是以本博文就忽略了對其的介紹。直接附上代碼，代碼不難，隻是希望對大家有用！如有錯誤和補充，歡迎提出，大家共同進步哈！

一）一般的LBP，256維

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1. //====================================================================    
2. // 作者   : quarryman    
3. // 郵箱   : quarrying{at}qq.com    
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5. // 日期   : 2013年08月11日    
6. // 描述   : 實作一般的LBP    
7. //====================================================================    
8. #include <cv.h>  
9. #include <highgui.h>  
10. void LBP(IplImage* src, IplImage* dst)  
11. {  
12.     int width=src->width;  
13.     int height=src->height;  
14.     for(int j=1;j<width-1;j++)  
15.     {  
16.         for(int i=1;i<height-1;i++)  
17.         {  
18.             uchar neighborhood[8]={0};  
19.             neighborhood[7] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i-1, j-1);  
20.             neighborhood[6] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i-1, j);  
21.             neighborhood[5] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i-1, j+1);  
22.             neighborhood[4] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i, j-1);  
23.             neighborhood[3] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i, j+1);  
24.             neighborhood[2] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i+1, j-1);  
25.             neighborhood[1] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i+1, j);  
26.             neighborhood[0] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i+1, j+1);  
27.             uchar center = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i, j);  
28.             uchar temp=0;  
29.             for(int k=0;k<8;k++)  
30.             {  
31.                 temp+=(neighborhood[k]>center)*(1<<k);  
32.             }  
33.             CV_IMAGE_ELEM( dst, uchar, i, j)=temp;  
34.         }  
35.     }  
36. }  
37. int main()  
38. {  
39.     IplImage* img=cvLoadImage("lena.jpg", 0);  
40.     IplImage* dst=cvCreateImage(cvGetSize(img),8,1);  
41.     LBP(img,dst);  
42.     cvNamedWindow("圖像", 1);  
43.     cvShowImage("圖像", dst);  
44.     cvWaitKey(0);  
45.     cvDestroyAllWindows();  
46.     cvReleaseImage(&img);  
47.     cvReleaseImage(&dst);  
48.     return 0;  
49. }  

結果圖像為：

二）Uniform Pattern的LBP，将256維降為59維。

絕大多數LBP模式最多隻包含兩次從1到0或從0到1的跳變。是以，Ojala将Uniform Pattern定義為：當某個LBP所對應的循環二進制數從0到1或從1到0最多有兩次跳變時，該LBP所對應的二進制就稱為一個等價模式類。

代碼一：

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1. #include <stdio.h>  
2. typedef unsigned char uchar;  
3. int getHopCount(uchar i)  
4. {  
5.     int a[8]={0};  
6.     int k=7;  
7.     int cnt=0;  
8.     while(i)  
9.     {  
10.         a[k]=i&1;  
11.         i>>=1;  
12.         --k;  
13.     }  
14.     for(int k=0;k<8;++k)  
15.     {  
16.         if(a[k]!=a[k+1==8?0:k+1])  
17.         {  
18.             ++cnt;  
19.         }  
20.     }  
21.     return cnt;  
22. }  
23. int main()    
24. {  
25.     int cnt[9]={0};  
26.     for(int i=0;i<256;++i)  
27.     {  
28.         cnt[getHopCount(i)]++;  
29.     }  
30.     for(int i=0;i<9;++i)  
31.     {  
32.         printf("跳變%d次的數目：%d\n",i,cnt[i]);  
33.     }  
34.     return 0;   
35. }  

輸出結果為：

跳變0次的數目：2

跳變1次的數目：0

跳變2次的數目：56

跳變3次的數目：0

跳變4次的數目：140

跳變5次的數目：0

跳變6次的數目：56

跳變7次的數目：0

跳變8次的數目：2

可見：56+2+1==59，是以有59維。

代碼二：

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1. //====================================================================    
2. // 作者   : quarryman    
3. // 郵箱   : quarrying{at}qq.com    
4. // 首頁   : http://blog.csdn.net/quarryman    
5. // 日期   : 2013年08月11日    
6. // 描述   : Uniform Pattern的LBP    
7. //====================================================================   
8. #include <cv.h>  
9. #include <highgui.h>  
10. int getHopCount(uchar i)  
11. {  
12.     int a[8]={0};  
13.     int k=7;  
14.     int cnt=0;  
15.     while(i)  
16.     {  
17.         a[k]=i&1;  
18.         i>>=1;  
19.         --k;  
20.     }  
21.     for(int k=0;k<8;++k)  
22.     {  
23.         if(a[k]!=a[k+1==8?0:k+1])  
24.         {  
25.             ++cnt;  
26.         }  
27.     }  
28.     return cnt;  
29. }  
30. void lbp59table(uchar* table)  
31. {  
32.     memset(table,0,256);  
33.     uchar temp=1;  
34.     for(int i=0;i<256;++i)  
35.     {  
36.         if(getHopCount(i)<=2)  
37.         {  
38.             table[i]=temp;  
39.             temp++;  
40.         }  
41.         // printf("%d\n",table[i]);  
42.     }  
43. }  
44. void LBP(IplImage* src, IplImage* dst)  
45. {  
46.     int width=src->width;  
47.     int height=src->height;  
48.     uchar table[256];  
49.     lbp59table(table);  
50.     for(int j=1;j<width-1;j++)  
51.     {  
52.         for(int i=1;i<height-1;i++)  
53.         {  
54.             uchar neighborhood[8]={0};  
55.             neighborhood[7] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i-1, j-1);  
56.             neighborhood[6] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i-1, j);  
57.             neighborhood[5] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i-1, j+1);  
58.             neighborhood[4] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i, j+1);  
59.             neighborhood[3] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i+1, j+1);  
60.             neighborhood[2] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i+1, j);  
61.             neighborhood[1] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i+1, j-1);  
62.             neighborhood[0] = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i, j-1);  
63.             uchar center = CV_IMAGE_ELEM( src, uchar, i, j);  
64.             uchar temp=0;  
65.             for(int k=0;k<8;k++)  
66.             {  
67.                 temp+=(neighborhood[k]>center)*(1<<k);  
68.             }  
69.             //CV_IMAGE_ELEM( dst, uchar, i, j)=temp;  
70.             CV_IMAGE_ELEM( dst, uchar, i, j)=table[temp];  
71.         }  
72.     }  
73. }  
74. int main()  
75. {  
76.     IplImage* img=cvLoadImage("lena.jpg", 0);  
77.     IplImage* dst=cvCreateImage(cvGetSize(img),8,1);  
78.     LBP(img,dst);  
79.     cvNamedWindow("圖像", 1);  
80.     cvShowImage("圖像", dst);  
81.     cvWaitKey(0);  
82.     cvDestroyAllWindows();  
83.     cvReleaseImage(&img);  
84.     cvReleaseImage(&dst);  
85.     return 0;  
86. }  

輸出圖像為：