计算机视觉学习初识LBP算法(课件PPT)
LBP原理
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；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。
它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。
而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；1、LBP特征的描述原始的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，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。
这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共256种），即得到该窗口中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。
如下图所示：LBP的改进版本：原始的LBP提出后，研究人员不断对其提出了各种改进和优化。
（1）圆形LBP算子：基本的 LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。
为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala等对 LBP 算子进行了改进，将 3×3邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的 LBP 算子允许在半径为 R 的圆形邻域内有任意多个像素点。
从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子；（2）LBP旋转不变模式从 LBP 的定义可以看出，LBP 算子是灰度不变的，但却不是旋转不变的。
图像的旋转就会得到不同的 LBP值。
Maenpaa等人又将 LBP算子进行了扩展，提出了具有旋转不变性的 LBP 算子，即不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的 LBP值，取其最小值作为该邻域的 LBP 值。
图 2.5 给出了求取旋转不变的 LBP 的过程示意图，图中算子下方的数字表示该算子对应的 LBP值，图中所示的 8 种 LBP模式，经过旋转不变的处理，最终得到的具有旋转不变性的 LBP值为 15。
LBP人脸特征提取算法研究及应用
LBP人脸特征提取算法研究及应用LBP（Local Binary Patterns）是一种常用的人脸特征提取算法。
它是一种基于局部纹理的算法，通过分析图像中每个像素点的局部纹理信息，将其转换为二进制编码来描述图片特征。
LBP算法具有计算速度快、鲁棒性强等优点，因此在人脸识别、人脸表情识别等领域得到了广泛的研究和应用。
LBP算法的基本步骤如下：1.将图像转换为灰度图像，并对其进行归一化处理，使得每个像素的像素值在0-255之间。
2.对每一个像素点，选择其周围8个像素点作为参考点，根据参考点的灰度值与当前像素点的灰度值大小关系，通过比较生成一个8位的二进制编码。
3.统计图像中所有像素点生成的二进制编码的直方图，得到一个特征向量。
LBP特征具有以下优点：1.计算速度快：LBP算法只需要遍历图像的像素点进行比较和编码，因此计算速度较快。
2.鲁棒性强：LBP算法对于光照、表情等外界因素的影响较小，能够有效提取图像中的纹理特征，对于人脸的检测和识别具有较好的鲁棒性。
3.维度低：LBP特征是通过统计直方图生成的，因此维度较低，不易受到数据维度灾难的困扰。
LBP算法在人脸识别和表情识别等领域得到了广泛应用。
在人脸识别方面，LBP算法能够有效提取人脸图像的纹理特征，通过与数据库中已有的人脸特征进行比对，实现人脸的识别和认证。
在表情识别方面，LBP算法能够捕捉人脸图像中的细微纹理变化，通过与预先定义的表情特征模板进行匹配，实现对人脸表情的准确识别。
除了人脸识别和表情识别，LBP算法还可以应用于人脸表情合成、人脸美化等方面。
通过对人脸图像中的LBP特征进行分析和处理，可以实现对人脸表情的合成和美化，进一步丰富和改善人脸图像的应用。
总之，LBP人脸特征提取算法是一种基于局部纹理的算法，具有计算速度快、鲁棒性强等优点，广泛应用于人脸识别、表情识别等领域。
未来，随着计算能力的提升和算法的优化，LBP算法在人脸图像处理方面将会有更广泛的应用前景。
计算机视觉技术与模式识别培训课件
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对目标进行跟踪，通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果，通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距，优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等，常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来，计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时，随着5G、物联网等新技术的普及，计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像，减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术，实时检测道路上的行人，并根据行人的位置和速度，自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术，对交通信号灯进行准确识别和分类，确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪，提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取，识别出文字内容，用于文档数字化和自然语言处理等领域。
以LBP为基础的图像集人脸识别算法分析
以LBP为基础的图像集人脸识别算法分析在计算机视觉和图像处理领域，人脸识别一直是一个备受关注的研究领域。
人脸识别技术应用于各种场景，如安防监控、身份验证、社交媒体等。
而且人脸识别技术也是计算机视觉领域的一个重要研究方向之一。
在图像集人脸识别中，以局部二值模式（Local Binary Pattern，简称LBP）为基础的算法是一种常用的方法。
本文将介绍以LBP为基础的图像集人脸识别算法的原理和分析。
1. LBP算法原理局部二值模式（LBP）是一种用来描述图像局部纹理特征的算法。
LBP算法的基本思想是以每个像素点为中心，利用周围像素的灰度值与中心像素的灰度值进行比较，得到二值编码。
具体来说，以图像中的一个像素点为中心，将周围8个像素的灰度值与中心像素的灰度值进行比较，若周围像素的灰度值大于中心像素的灰度值，则将该像素点编码为1，否则编码为0，得到一个8位的二进制数，称为该像素点的LBP码。
将LBP码转换为十进制数，就得到了该像素点的LBP特征值。
通过这种方式，可以描述图像中每个像素点的纹理特征。
2. 以LBP为基础的图像集人脸识别算法在图像集人脸识别中，以LBP为基础的算法通常包括以下几个步骤：- 特征提取：对每张输入图像进行LBP特征提取，得到每张图像的LBP特征向量。
- 特征选择：对提取的LBP特征向量进行特征选择，选择最具有判别性的特征。
- 训练分类器：利用选取的LBP特征向量训练分类器，如支持向量机（SVM）或者k最近邻（KNN）等分类器。
- 人脸识别：利用训练好的分类器对输入的人脸图像进行识别，得到识别结果。
3. 算法分析以LBP为基础的图像集人脸识别算法具有以下优点：- 简单高效：LBP算法特征提取过程简单，计算效率高，适合对大规模图像集进行处理。
- 鲁棒性好：LBP特征对灰度变化不敏感，具有一定的鲁棒性，对光照、表情等变化具有一定的稳定性。
- 不受图像几何变换的影响：LBP特征不受图像的平移、旋转等几何变换的影响，具有一定的不变性。
计算机视觉课件8-PPT精品文档30页
a) Select knot position from each polyline segment.
K i (1 v i)V i v iV i 1
b)
wherevi
i
i i1
b) Form lines of guided frame:
KiVi+1: Vi+1Ki+1: KiKi+1:
discontinuous point of s plot.
3) Graph representation:
4) Establish topology relations among edge list points. 5) Each edge point is a graph node.
Struct Node {
b) Fit line segment (say, using least- square method) between the first and the last edge points of the sub list.
c) If normalized maximum error is too large, shorten the sub list at the point of maximum error. Return step b).
3. Curve fitting
Curve fitting is trying to find a smooth curve expression of mathematic form from curve’s polyline expression.
1) Conic sections:
f( x ,y ) a 2 b x c x 2 d y y e x f y 0
LBP算子介绍
LBP算子介绍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；显然，它的作用是进行特征提取，而且，提取的特征是图像的纹理特征，并且，是局部的纹理特征；原始的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，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。
这样，3*3领域内的8个点可产生8bit的无符号数，即得到该窗口的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。
如下图所示：原始的LBP提出后，研究人员不断对其提出了各种改进和优化，从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子；LBP均匀模式；LBP旋转不变模式；LBP等价模式等等，具体请参考T. Ojala在IEEE TPAMI上2002年发表的那篇文章“Multiresolution Gray-Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns”。
另外，LBP算子的中文参考文章，可以参考以下：（1）基于LBP的人脸识别研究，黄非非，重庆大学硕士毕业论文，2009年（2）基于LBP的特征提取研究，王玲，北京交通大学硕士毕业论文，2009年（3）基于局部二值模式的人脸识别方法研究，周凯，中南大学硕士毕业论文，2009年显而易见的是，上述提取的LBP算子在每个像素点都可以得到一个LBP“编码”，那么，对一幅图像提取其原始的LBP算子之后，得到的原始LBP特征依然是“一幅图片”。
不过，这里我们已经将物体从图片（图片可以理解为物体在原始测量空间得到的测量特征）转换为二次特征，也就是得到了我们通常说的“特征”。
不过，这个所谓的“特征”并不能直接用于判别分析。
因为，从上面的分析我们可以看出，这个“特征”跟位置信息是紧密相关的。
lbp特征提取原理
LBP特征提取原理——从表征到应用LBP（Local Binary Pattern）是一种简单而有效的局部特征描述符，常用于图像处理和计算机视觉领域。
该方法可以描述图像局部纹理信息，并在物体检测、人脸识别、运动分析等任务中有着广泛的应用。
那么，LBP特征提取的原理是什么呢？
LBP描述符是基于图像局部纹理实现的。
它将像素值与它的邻居像素值进行比较，并根据比较的结果将相邻像素编码为0或1。
这样，每个像素都可以被编码为一个二进制串，称为LBP码。
整幅图像可以被划分为若干个小区域，每个小区域可以计算出一个LBP直方图，从而得到该区域的纹理特征描述。
LBP特征提取的过程可以分为以下几步：
1. 首先将图像划分为若干个小块（cell）。
2. 对每个小块的像素进行LBP编码，得到LBP值。
3. 对每个小块的LBP值进行统计，生成LBP直方图。
4. 将LBP直方图拼接到一起，得到整幅图像的LBP特征。
LBP特征提取的优点在于：
1. 计算简单快速。
LBP可以通过对像素点的比较和二进制编码实现，计算速度非常快。
2. 对光照变化、噪声、图像旋转等具有鲁棒性。
LBP值只与像素之间的差异相关，而不受绝对像素值的影响，因此对图像光照变化、噪声、图像旋转等具有较强的抗干扰能力。
总的来说，LBP特征提取是一种简单而有效的图像处理方法，可以高效地描述图像的纹理信息，是物体检测、人脸识别、运动分析等计算机视觉解决方案中不可或缺的一部分。
机器视觉系统原理及基础知识PPT
本PPT将介绍机器视觉系统的概述、图像处理基础、图像分割与边缘检测、形 态学处理、特征提取与描述、相机标定与几何变换、目标跟踪、机器学习在 机器视觉中的应用等。
机器视觉系统概述
机器视觉系统是指通过计算机对图像进行处理、分析和理解，模拟人类视觉 系统的功能和能力，用于实现自动检测、识别、测量等任务。
特征提取与描述
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，如颜色、纹理、形状等，特征描述是对这些特征进行数学建模 和描述，用于图像匹配和识别。
相机标定与几何变换
相机标定是确定摄像机的内部和外部参数，几何变换是通过变换矩阵对图像 进行旋转、平移、缩放等操作，用于图像校正和重建。
目标跟踪
目标跟踪是指在连续图像序列中跟踪特定的目标物体，如运动物体或行人， 用于视频监控、无人驾驶等应用。
图像处理基础
图像处理是指对图像进行数字化处理，包括图像采集、图像预处理、图像增强、图像压缩等，用于提取和改善 图像的特征和质量。
图像分割与边缘检测
图像分割是将图像分割成不同的区域，边缘检测是提取图像中的边缘线条， 用于目标检测和图像理解等应用。
形态学处理
形态学处理是一种基于图像形状和结构的图像处理技术，通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，用于图像 滤波和形状分析。
ห้องสมุดไป่ตู้
机器学习在机器视觉中的应用
机器学习是一种通过训练数据和统计方法来构建模型和预测的方法，应用于 图像分类、目标检测、人脸识别等机器视觉任务。
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旋转不变的等价模式
LBP非参数统计测定
图像f（x，y）直方图的定义为： 可以用卡方来计算两个直方图的差异：
放映结束 感谢各位的批评指导！
谢 谢！
让我们共同进步16Fra bibliotekS是符号函数，定义为：
总结：这种方法可以很好的捕捉到图像中的细节，但是固定的近邻区
域对于尺度变化的编码失效。为了适应不同尺度的纹理特征，Ojala对 于LPB算子进行了改进，将3*3邻域扩展到任意邻域，并且用圆形代替正 方形。
均匀模式的LBP算子
近邻点计算
其中R是圆的半径，P是样本点的个数
双线性插值算法的引入——如果近邻点不在图像的坐标上，如何
计算机视觉学习
初识LBP算法
LBP（Local Binary Pattern）
LBP特征是根据相邻的像素点与中间相邻点相比的大小确 定置为1或0，然后对每个像素点的领域信息进行整合，变 为领域个位的数的编码。然后对一个块中所有像素的编码 进行直方图的统计，得到LBP特征。
函数表示
一个LBP操作可以被定义为：
比如：00000000，11111111， 11110010，10111111都是等价 模式。
等价模式：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，该局部二进制模式所对应的二进制 就称为一个等价模式。
检查某种模式是否是等价模式：
LPB等价模式
混合模式：除了等价模式之外的称为混合模式。
LPB特征是灰度不变，但不是旋转不变的，同一幅图像，进行旋转以后，其 特征将会有很大的差别，影响匹配的精度。Ojala在LBP算法上，进行改进， 实现了具有旋转不变性的LPB的特征。
实现方法：不断旋转圆形邻域得到一系列初始定义的LPB值，取最 小值作为该邻域的值。
LPB—如何实现旋转不变性？
求取旋转不变的LPB特征示意图
确定该点的像素值？
双线性插值
线性插值：假设A点的值为5，C点的值为3，AC间插值，则B点的值为4
A（0，0）
B（1，0）
如果B不在AC连线之间，就采用双线性插 值，双线性插值的思想就是在两个方向上
分别进行一次线性插值。
如右图所示：已知Q11，Q12，Q22， Q21四个点，要插值的点为P，则采用 双线性插值。
对于邻域像素顺序的规定并没有明确的规定，上图默认为水平方向左侧 为起始点，逆时针旋转。图中8种模式所对应的LPB模式都是：00001111。
LPB等价模式
问题的引出：
解决方法： 等价模式—对LPB算子的模式种类进行降维。
LPB等价模式
Ojala等认为，在实际图像中，绝 大多数LPB模式最多只包含两次从1 到0或从0到1的跳变。
C（2，0）
双线性插值
化简：
如果选择一个坐标系统使得
双线性插值
如果选择一个坐标系统使得四个已知点的坐标分别为（0，0），（0，1），（ 1，1），（1，0），那么插值公式就可以简化为：
用矩阵的形式表示：
再一次简化：
注意：虽然是双线性插值，但最
后的结构是非线性的。
LPB—如何实现旋转不变性？