背景

看了些许的纹理特征提取的paper，想自己实现其中部分算法，看看特征提取之后的效果是怎样

运行环境

• Mac OS
• Python3.0
• Anaconda3(集成了很多包，浏览器界面编程，清爽)

步骤

导入包

from skimage.transform import rotatefrom skimage.feature import local_binary_patternfrom skimage import data, io,data_dir,filters, featurefrom skimage.color import label2rgbimport skimageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport cv2

参数设置

# settings for LBPradius = 1 # LBP算法中范围半径的取值n_points = 8 * radius # 领域像素点数

图像读取

# 读取图像image = cv2.imread('img/logo.png')#显示到plt中，需要从BGR转化到RGB，若是cv2.imshow(win_name, image)，则不需要转化image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.subplot(111)plt.imshow(image1)

灰度转换

image = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)plt.subplot(111)plt.imshow(image, plt.cm.gray)

LBP处理

lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius)plt.subplot(111)plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)

边缘提取

edges = filters.sobel(image)plt.subplot(111)plt.imshow(edges, plt.cm.gray)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。