学习型 LBP 特征提取步骤详解

将图像划分为若干个小块：通常使用网格或者滑动窗口的方式将图像划分为若干个小块。每个小块通常包含若干个像素。

计算每个小块内的 LBP 纹理特征：对于每个小块内的像素，计算其 LBP 纹理特征。LBP 纹理特征描述了像素周围的纹理信息。计算 LBP 纹理特征的过程通常包括以下几个步骤：

a. 将像素周围的像素值与该像素的值进行比较，得到二进制编码。例如，对于一个像素，其周围的像素值为 'p1, p2, ..., p8'，则将这些像素值与该像素的值进行比较，得到 8 位二进制编码。如果周围像素值大于该像素的值，则该二进制位为 1，否则为 0。

b. 将二进制编码转换为十进制数，得到该像素的 LBP 纹理特征。

统计每个小块内的 LBP 纹理特征直方图：对于每个小块内的像素，统计其 LBP 纹理特征的直方图。直方图表示了不同 LBP 纹理特征的数量分布情况。

将所有小块的 LBP 纹理特征直方图串联起来，得到整幅图像的 LBP 特征向量：将所有小块的 LBP 纹理特征直方图串联起来，得到整幅图像的 LBP 特征向量。该特征向量可以用于图像分类、检索等任务。