圆形 LBP 特征
template <typename _Tp> staticinline void elbp_(InputArray _src, OutputArray _dst,int radius, int neighbors) {// 得到数据矩阵Mat src = _src.getMat();// 输出矩阵_dst.create(src.rows-2*radius, src.cols-2*radius, CV_32SC1);Mat dst = _dst.getMat();// 初始化dst.setTo(0);for(int n=0; n<neighbors; n++) {// 相同点float x = static_cast<float>(-radius * sin(2.0*CV_PI*n/static_cast<float>(neighbors)));float y = static_cast<float>(radius * cos(2.0*CV_PI*n/static_cast<float>(neighbors)));// 相关索引int fx = static_cast<int>(floor(x));int fy = static_cast<int>(floor(y));int cx = static_cast<int>(ceil(x));int cy = static_cast<int>(ceil(y));// 小数部分float ty = y - fy;float tx = x - fx;// 集插值权重float w1 = (1 - tx) * (1 - ty);float w2 = tx * (1 - ty);float w3 = (1 - tx) * ty;float w4 = tx * ty;// 遍历数据for(int i=radius; i < src.rows-radius;i++) {for(int j=radius;j < src.cols-radius;j++) {// 插值计算值float t = static_cast<float>(w1*src.at<_Tp>(i+fy,j+fx) + w2*src.at<_Tp>(i+fy,j+cx) + w3*src.at<_Tp>(i+cy,j+fx)+ w4*src.at<_Tp>(i+cy,j+cx));// 限定浮点精度，生成输出图像dst.at<int>(i-radius,j-radius) += ((t > src.at<_Tp>(i,j)) || (std::abs(t-src.at<_Tp>(i,j)) < std::numeric_limits<float>::epsilon())) << n;}}}
}
转载：http://blog.csdn.net/zhuwei1988
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