Python 手写实现 LBP 特征提取 (对比 skimage)

本文将使用 Python 代码手动实现 LBP (Local Binary Pattern) 特征提取算法，并与 skimage 库中的 LBP 函数进行对比。

代码实现

import numpy as np

def lbp_feature(image, num_points, radius):
    gray = image.astype(np.uint8)
    # 使用循环实现 LBP 特征计算
    rows, cols = gray.shape
    lbp_image = np.zeros_like(gray)
    for row in range(radius, rows - radius):
        for col in range(radius, cols - radius):
            center_pixel = gray[row, col]
            lbp_code = 0
            for i in range(num_points):
                x = int(row + radius * np.cos(2 * np.pi * i / num_points))
                y = int(col + radius * np.sin(2 * np.pi * i / num_points))
                if gray[x, y] >= center_pixel:
                    lbp_code |= 1 << i
            lbp_image[row, col] = lbp_code
    # 计算 LBP 特征直方图
    hist, _ = np.histogram(lbp_image.ravel(), bins=np.arange(0, num_points + 3), range=(0, num_points + 2))
    hist = hist.astype("float")
    hist /= (hist.sum() + 1e-7)
    return hist

# 示例用法
image = np.array([[1, 2, 4, 3],
                  [3, 5, 8, 1],
                  [2, 3, 6, 0],
                  [1, 4, 7, 2]])

num_points = 8
radius = 1
lbp = lbp_feature(image, num_points, radius)
print(lbp)

这段代码实现了 LBP 特征提取。其中，image 是输入的图像矩阵，num_points 表示邻域像素点的采样点数，radius 表示采样点的半径。函数返回的 lbp 是 LBP 特征直方图。

代码解释

灰度化: 将输入图像转换为灰度图像。
LBP 特征计算: 遍历图像中的每个像素，计算该像素点的 LBP 特征值。
- 对于每个像素点，以该像素为中心，在半径为 radius 的圆周上采样 num_points 个像素点。
- 比较每个采样像素点与中心像素点的灰度值，如果大于等于中心像素点，则将 LBP 代码的对应位设置为 1，否则设置为 0。
特征直方图: 对所有像素点的 LBP 特征值进行统计，得到 LBP 特征直方图。
归一化: 对特征直方图进行归一化处理，使得每个特征值的权重相加为 1。

对比 skimage 库中的 LBP 函数

from skimage.feature import local_binary_pattern

def lbp_feature_skimage(image, num_points, radius):
    gray = image.astype(np.uint8)
    lbp = local_binary_pattern(gray, num_points, radius, method='uniform')
    hist, _ = np.histogram(lbp.ravel(), bins=np.arange(0, num_points + 3), range=(0, num_points + 2))
    hist = hist.astype("float")
    hist /= (hist.sum() + 1e-7)
    return hist

skimage 库中的 local_binary_pattern 函数提供了更便捷的方式来计算 LBP 特征。该函数使用的是 uniform 方法，可以有效地减少 LBP 特征的维度。

总结

本文通过手写代码实现 LBP 特征提取算法，并与 skimage 库中的 LBP 函数进行了对比。两种方法都可以计算 LBP 特征，但手写代码可以更深入地理解 LBP 算法的实现原理。在实际应用中，建议使用 skimage 库中的 local_binary_pattern 函数，因为它更高效便捷。

注意:

在运行代码之前，需要确保已经安装了 scikit-image 库。如果没有安装，可以通过 pip install scikit-image 命令进行安装。