OpenCV学习(39) OpenCV中的LBP图像

本章我们学习LBP图像的原理和使用，因为接下来教程我们要使用LBP图像的直方图来进行脸部识别。

参考资料：

LBP的基本思想是以图像中某个像素为中心，对相邻像素进行阈值比较。如果中心像素的亮度大于等于它的相邻像素，把相邻像素标记为1，否则标记为0。我们可以用二进制数字来表示LBP图中的每个像素的LBP编码，比如下图中的中心像素，它的LBP编码为:00010011，其十进制值为19。

用公式表示就是：

其中(x_c,y_c)是中心像素，i_c是灰度值，i_n是相邻像素的灰度值，s是一个符号函数：

在OpenCV的LBP算法中，使用圆形的LBP算子：

对于一个点，它的近邻点用以下公式计算：

其中R是半径，p是样本点的个数。

如果就算的结果不在像素坐标上，我们则使用双线性插值进行近似处理。

下面的代码中，我们分别实现了通常LBP图和圆形算子LBP图。

elbp是圆形算子LBP函数，elbp1是通常LBP图，我们分别对lena的图像进行了处理，结果如下所示，从途中可以看出来，使用圆形算子的效果锐度更强。

while(1)
       cv::waitKey(0);
    }

  

我们换另外一张图，该图包括不同光照下的四副照片，再来看看LBP图的效果：

程序代码：

FirstOpenCV36