Mahotas - 區域性二值模式

區域性二值模式 (LBP) 是一種生成二值模式的方法。它比較中心畫素與其鄰域畫素的強度值。

如果鄰域中的每個畫素的強度值大於或等於中心畫素的強度值，則將其分配為 1，否則分配為 0。

二值模式用於計算統計量或直方圖表示，以捕獲影像中的紋理資訊。

生成的描述符可用於各種應用，例如紋理分類、物體識別和影像檢索。

區域性二值模式使用一種稱為線性二值模式的技術。線性二值模式考慮線性（直線）鄰域來建立二值模式。讓我們簡要討論一下下面的線性二值模式。

線性二值模式

線性二值模式用於描述影像的紋理。它透過比較中心畫素周圍鄰域中畫素的強度值並將結果編碼為二進位制數來工作。

簡單來說，LBP 檢視特定畫素周圍畫素值形成的模式，並用一系列 0 和 1 來表示該模式。

在這裡，我們檢視影像的線性二值模式 -

示例

在下面提到的示例中，我們嘗試執行上述討論的功能。

import mahotas as mh
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mtplt
image = mh.imread('nature.jpeg', as_grey=True)
# Linear Binary Patterns
lbp = mh.features.lbp(image, 5, 5)
mtplt.hist(lbp)
mtplt.title('Linear Binary Patterns')
mtplt.xlabel('LBP Value')
mtplt.ylabel('Frequency')
mtplt.show()

輸出

執行上述程式碼後，我們得到以下輸出 -

我們將在後面的章節中詳細討論線性二值模式。