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我正在使用 skimage.feature 中的 local_binary_pattern 和这样的统一模式:
>>> from skimage.feature import local_binary_pattern
>>> lbp_image=local_binary_pattern(some_grayscale_image,8,2,method='uniform')
>>> histogram=scipy.stats.itemfreq(lbp_image)
>>> print histogram
[[ 0.00000000e+00 1.57210000e+04]
[ 1.00000000e+00 1.86520000e+04]
[ 2.00000000e+00 2.38530000e+04]
[ 3.00000000e+00 3.23200000e+04]
[ 4.00000000e+00 3.93960000e+04]
[ 5.00000000e+00 3.13570000e+04]
[ 6.00000000e+00 2.19800000e+04]
[ 7.00000000e+00 2.46530000e+04]
[ 8.00000000e+00 2.76230000e+04]
[ 9.00000000e+00 4.88030000e+04]]
由于我在邻域中取 8 个像素，它预计会获得 59 个不同的 LBP 代码(因为统一方法)，但它只给我 9 个不同的 LBP 代码。更一般地说，始终返回 P+1 个标签(其中 P 是邻居的数量)。
这是另一种统一方法，还是我误解了什么？
最佳答案
好问题。看看 LBP example在gallery .具体看下图:
'uniform'，结果仅包括所有黑点相邻和所有白点相邻的图案。 所有其他组合都标记为“不均匀”。'uniform'，而不是 'nri_uniform'(参见 API docs)，其中“nri "表示非旋转不变量。这意味着'uniform' 是旋转不变的。结果，表示为 00001111 的边缘(0 和 1 代表上图中的黑色和白色点)被收集到与 00111100 相同的容器中(0 是相邻的，因为我们从前到后环绕)。<希望对您有所帮助!如果你还没有，LBP example值得一看。我听说有人在这上面花了很多时间 ;)
关于python - 具有 scikit-image local_binary_pattern 函数的统一 LBP，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32105338/
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