这篇文章主要介绍了Python + Op来源[email protected]搞@^&代*@码)网enCV 实现LBP特征提取的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
背景
看了些许的纹理特征提取的paper，想自己实现其中部分算法，看看特征提取之后的效果是怎样
运行环境
- Mac OS
- Python3.0
- Anaconda3(集成了很多包，浏览器界面编程，清爽)
步骤
导入包
from skimage.transform import rotate from skimage.feature import local_binary_pattern from skimage import data, io,data_dir,filters, feature from skimage.color import label2rgb import skimage import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import cv2
参数设置
# settings for LBP radius = 1 # LBP算法中范围半径的取值 n_points = 8 * radius # 领域像素点数
图像读取
# 读取图像 image = cv2.imread('img/logo.png-600') #显示到plt中，需要从BGR转化到RGB，若是cv2.imshow(win_name, image)，则不需要转化 image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.subplot(111) plt.imshow(image1)
灰度转换
image = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) plt.subplot(111) plt.imshow(image, plt.cm.gray)
LBP处理
lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius) plt.subplot(111) plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)
边缘提取
edges = filters.sobel(image) plt.subplot(111) plt.imshow(edges, plt.cm.gray)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。
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