计算 LBP 特征
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
// 计算原始LBP特征
cv::Mat OLBP(cv::Mat& srcImage)
{const int nRows = srcImage.rows;const int nCols = srcImage.cols;cv::Mat resultMat(srcImage.size(), srcImage.type());// 遍历图像，生成LBP特征for (int y = 1; y < nRows - 1; y++){for (int x = 1; x < nCols - 1; x++){// 定义邻域uchar neighbor[8] = { 0 };neighbor[0] = srcImage.at<uchar>(y - 1, x - 1);neighbor[1] = srcImage.at<uchar>(y - 1, x);neighbor[2] = srcImage.at<uchar>(y - 1, x + 1);neighbor[3] = srcImage.at<uchar>(y, x + 1);neighbor[4] = srcImage.at<uchar>(y + 1, x + 1);neighbor[5] = srcImage.at<uchar>(y + 1, x);neighbor[6] = srcImage.at<uchar>(y + 1, x - 1);neighbor[7] = srcImage.at<uchar>(y, x - 1);// 当前图像的处理中心 uchar center = srcImage.at<uchar>(y, x);uchar temp = 0;// 计算LBP的值 for (int k = 0; k < 8; k++){// 遍历中心点邻域temp += (neighbor[k] >= center)* (1 << k);}resultMat.at<uchar>(y, x) = temp;}}return resultMat;
}
int main()
{cv::Mat srcImage = cv::imread("22.jpg", 0);if (!srcImage.data)return 0;cv::Mat resultMat = OLBP(srcImage);cv::imshow("srcImage", srcImage);cv::imshow("resultMat", resultMat);cv::waitKey(0);return 0;
}
转载：http://blog.csdn.net/zhuwei1988
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