lbp专题
用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml文件，并对分类器进行加载和检测
看到一篇论文上讲到可以用adaboost分类器进行行人检测，就想自己动手训练一下分类器，折腾了两周终于训练成功了。。。 opencv中有两个函数可以训练分类器opencv_haartraining.exe和opencv_traincascade.exe,前者只能训练haar特征，后者可以用HAAR、LBP和HOG特征训练分类器。这两个函数都可以在opencv\build\x86\vc10\bin
LBP(局部二值模式)
LBP 英文全称是Local Binary Pattern,LBP是一种有效的描述图像局部纹理特征的descriptor，它是由T.Ojala在1994年提出来的，用于纹理特征提取，经过其改善，具备了旋转不变性和灰度不变性（这里所谓的灰度不变性，个人觉得就是单调光照不变性）。如今广泛运用于纹理分类、纹理分割、人脸图像分析等领域。 最初的LBP特征设计 在3x3的窗口内，以窗口中心像素为阈
LBP matlab 算法实现练习
一种图像特征的提取算法。 算法步骤： 1.用3*3的模板对图像每个像素进行处理，比较当前像素和周围像素的大小，将大于当前像素的置1，小于的置0。 2.对这周围八个像素进行编码，这八个0和1正好是可以组成一个byte数，然后按一定的规则组成这个无符号数。 3.把这个数赋值给当前像素。 4.通常对处理后的图像进行区域划分，比如分成4*4 、10*10或16*16的区域，对每个区域求得直方图，
LBP 和深度学习，人脸识别
最近读了一篇关于LBP和DBN的文章，感觉思路挺好的，如有不当之处望指正！！！！！ 这是一篇在非限制条件下，基于深度学习的人脸识别算法。，将LBP纹理特征作为深度网络的输入，通过逐层贪婪训练网络，获得良好的网络参数，并用训练好的网络对测试样本进行预测。 文章通过LBP提取非限制条件下人脸图像的纹理特征并利用DBN进一步自动学习更抽象、更有效的人脸特征，并在DBN顶层自动进行人脸分类。LBP所提
三种特征分类器Haar、LBP和HOG
最常用到的三种特征分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征，三种特征描述了三种不同的局部信息： Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息； LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息； HOG描述的则是图像在局部范围内对应的形状边缘梯度信息。 三种特征在图像处理和机器学习领域都得到了广泛的应用，在此做一个总结，方便后面复习。 版本历程 1） Haar：因为之前
图像特征提取之HOG+LBP+HAAR
（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Dal
基于LBP的人脸识别
一、LBP（ local binary pattern）编码： LBP编码是一种局部特征描述子。以一个像素为中心，r为半径，选取该圆周上的8个点，比较这8个点与中心点像素值的大小，若大于中心点像素值，则记为1，否则记为0。然后沿顺时针方向将这8个值串联成一个二进制串，即为该中心点的LBP编码。如下图所示： 在实际应用中，通常采用该编码的另一种扩充——u
【疾病分类】基于matlab LBP果实病害检测分类【含Matlab源码 1714期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
C# OpenCv Haar、LBP 人脸检测
目录 效果 代码 下载 效果 代码 using OpenCvSharp;namespace OPenCVDemo{class Program{static void Main(string[] args){// Load the cascadesvar haarCascade = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalfac
Local occluded face recognition based on HOG-LBP and sparse representation
一、引言 人脸识别技术是一种基于人脸特征的生物识别技术，广泛应用于安全等领域。 目前大多数人脸识别系统都是在自然条件下基于标准的人脸识别， 但人脸是自然结构目标的一种复杂的细节变化，检测和识别容易受到力量变化、面部表情、手势和面部远离、以及其他因素如帽子、眼镜、围巾等的影响 。面部遮挡是导致识别率下降的主要因素。 因此，具有遮挡的人脸识别是一个需要解决的关键问题， 其困难主要体现在遮挡引起的特征丢
【人工智能项目】LBP+SVM人脸表情识别
【人工智能项目】人脸表情识别 本次将采用传统的机器方法对人脸表情进行识别，主要步骤为先提取人脸表情的特征，拼接特征，送入机器学习模型当中训练测试，得到最终的检测结果。那开搞！！！ 生成本次所需的图片 本次所用的数据是fer2013.csv数据，图片以像素值的形式保存在了csv文件中，所以我们需要先生成图片。 import pandas as pddf = pd.read_csv("./
【opencv】LBP(局部二进制模式)算法的实现
本章我们学习LBP图像的原理和使用，因为接下来教程我们要使用LBP图像的直方图来进行脸部识别。 参考资料： http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html （非常重要的参考文档！！！） http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3438166.
python图像处理-基于LBP的人脸检测和人脸识别
python图像处理-基于LBP的人脸检测和人脸识别 主要工作是： 1.了解LBP纹理特征的原理 2.调用OPEN-CV人脸识别库，框出图像中所有的人脸 3.将人脸区域做LBPH，将其计算结果与人脸标签做训练集(H表示直方图） 4.用爬虫爬出两个人的很多图片，构成较为多图片的训练集 5.用训练出来的分类器进行人脸识别 目录 python图像处理-基于LBP的人脸检测和人脸识别1. L
lbp特征提取（等价模式）
LBP等价模式 考察LBP算子的定义可知，一个LBP算子可以产生多种二进制模式（p个采样点）如：3x3邻域有p=8个采样点，则可得到2^8=256种二进制模式；5x5邻域有p=24个采样点，则可得到2^24=16777216种二进制模式，以此类推......。显然，过多的二进制模式无论对于纹理的提取还是纹理的识别、分类及信息存取都是不利的，在实际应用中不仅要求采用的算子尽量简单，同时
train_cascade 源码阅读之LBP特征
本文以LBP特征为例，介绍了OpenCV中train_cascade数据初始化的过程。 1 在CvCascadeBoost中，创建了CvCascadeBoostTrainData对象。 [cpp] view plain copy bool CvCascadeBoost:: train( const CvFeatureEvaluator*
图像处理（十一）：常用特征三剑客Haar、LBP和HOG
最常用到的三种特征分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征，三种特征描述了三种不同的局部信息： 1) Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息； 2) LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息； 3) HOG描述的则是图像在局部范围内对应的形状边缘梯度信息。 三种特征在图像处理和机器学习领域都得到了广泛的应用，在此做一个总结，方便后面
改进opencv的VJ人脸检测器（LBP特征）
概述 opencv实现的人脸检测器基本原理来自大名鼎鼎的VJ，但是opencv提供的训练模型功能非常羸弱。 VJ以来，很多数码相机和手机都实现了人脸检测功能。可是那些商业软件并不会开源，导致opencv里的人脸检测器一直没有长进。而且随着深度的风靡，研究人员没有动力去改进opencv人脸检测了。 有三位作者看不下去了，在opencv框架的基础上做了很多改进。 原始论文题目叫《Improvin
Python实现局部二进制算法(LBP)
1.介绍 局部二进制算法是一种用于获取图像纹理的算法。这算法可以应用于人脸识别、纹理分类、工业检测、遥感图像分析、动态纹理识别等领域。 2.示例 """局部二进制算法，计算图像纹理特征"""import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Load an imageimage = cv2.imread('.
转自 静水潜流 163 LBP
LBP及其实现的人脸识别 2010-10-12 20:32:20| 分类： 机器学习|举报|字号 订阅 LBP模式 LBP有几种特殊的模式：等价模式（uniform pattern）、旋转不变LBP算子、旋转不变的等价LBP算子。 等价模式（uniform pattern）：当某个局部二进制模式所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时，该
opencv3 adboost LBP HOG车位线检测
这节博客我记录了下利用adaboost训练LBP 特征得过程，opencv3 至于原理这里就不再进行详细介绍了，直接说明如何进行训练。在opencv的安装目录中的E:\opencv-3.1.0\opencv\build\x64\vc14\bin或者/usr/local/bin 文件夹下有两个可执行文件opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe。
基于局部统一模式LBP及MB-LBP的特征提取
1、IsUniform（） 检查bit是否为统一化模式（0、1转换不多于2个），把统一化模式的放在直方图收集箱bin，其他放置于公用收集箱。 function bUni = IsUniform(bits) % 判断某一个位串模式 bits 是否是 uniform 模式 % % 输入：bits --- 二进制LBP模式串 % % 返回值：bUni --- =1，if bits
LBP纹理特征整理 文献阅读整理
LBP纹理特征 《Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns》文献阅读整理 前言 局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)是一种用来描述图像局部纹理特征的算法，反映的是图像像素点周围纹理变化情况，具有旋转不变性、
第14期（六月）组队学习 Task2：LBP特征描述算子-人脸检测
LBP特征描述算子-人脸检测 Task2：LBP特征描述算子-人脸检测1 LBP特征描述算子简介2 圆形LBP算子3 LBP算子旋转不变性及等价模式4 人脸检测流程5参考代码 Task2：LBP特征描述算子-人脸检测 1 LBP特征描述算子简介 LBP（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优点。LBP可以用