『壹』 lbp是查什麼
LBP是檢查局部二聯蛋白的縮寫。這是一種在計算機視覺和圖像處理中常用的特徵描述方法，特別是在人臉識別、動態紋理識別和物體檢測等領域。
以下是關於LBP的具體解釋：
一、LBP定義
局部二聯蛋白是一種用於描述圖像局部紋理特徵的演算法。它通過計算和比較圖像中相鄰像素點的灰度值，生成一種二進制模式，這些模式反映了圖像的紋理信息。這種特徵描述方法對於圖像中的光照變化和雜訊具有一定的魯棒性。
二、LBP的應用
LBP在計算機視覺和圖像處理中有廣泛的應用。例如，在人臉識別中，LBP可以有效地捕捉面部特徵區域的紋理信息，從而提高識別的准確性。此外，在動態紋理識別和物體檢測中，LBP也能有效地描述圖像局部的結構特徵，幫助識別不同的物體和紋理。
三、LBP的工作原理
LBP演算法的核心是計算圖像中每個像素點與其周圍像素點的灰度值差異。這種差異以二進制模式表示，形成了一種局部紋理的描述。這種描述對於圖像的局部變化具有較好的適應性，因此對於光照變化和雜訊具有一定的魯棒性。同時，LBP演算法計算簡單，運算量相對較小，適合實時處理。
總的來說，LBP是一種有效的局部紋理特徵描述方法，廣泛應用於計算機視覺和圖像處理的多個領域。通過捕捉圖像的局部結構特徵和紋理信息，為圖像識別和物體檢測提供了有力的支持。
『貳』 計算機視覺基礎-圖像處理: LBP特徵描述運算元
LBP，局部二值模式，是一種描述圖像局部特徵的運算元。它以其灰度不變性和旋轉不變性等優勢，廣泛應用於人臉識別和目標檢測。在OpenCV中，盡管集成了LBP特徵，但並未提供獨立的LBP特徵計算介面。這一特性允許OpenCV在實現LBP演算法時，實現圖像的紋理特徵提取。
LBP演算法的核心思想在於，以3*3鄰域的中心像素為閾值，比較其鄰域內其他8個像素的灰度值，形成一個8位二進制數，最後轉換為十進製表示，形成LBP值。這些LBP值共有256種可能，反映了中心像素周圍區域的紋理信息。
標准LBP演算法則定義為利用圖像局部領域的聯合分布描述紋理特徵，通過忽略亮度均值影響，得到一個與亮度無關的統計量。最終定義的特徵函數，使用符號函數處理二進制數，實現灰度不變性。
為適應不同尺寸和頻率的紋理特徵，Ojala等改進了LBP運算元，將3*3鄰域擴展至任意鄰域，並用圓形鄰域替代正方形鄰域。這使得LBP運算元能在半徑R的圓形區域內，靈活地配置P個采樣點，形成如圓內含有P個采樣點的LBP運算元。
旋轉不變的LBP實現中，通過連續旋轉圓形鄰域，獲取一系列初始定義的LBP值，並選取最小值作為最終值。這一改進確保了LBP在旋轉後仍保持特徵的相似性。
等價模式和混合模式的區分，強調了在實際圖像中，絕大多數LBP模式包含的從1到0或從0到1的跳變次數不超過兩次。通過等價模式的增強和混合模式的減少，可有效降低高頻雜訊影響，優化特徵提取過程。
在人臉檢測方面，LBP運算元常用於多尺度滑窗搜索，通過在不同尺度下截取大小為20x20的窗口，並將窗口輸入到分類器中，進行人臉與非人臉的判斷。
藉助OpenCV的LBP運算元，人臉檢測過程得以實現，顯著提高了檢測的准確性和效率。通過直觀的LBP特徵可視化和OpenCV的實現案例，展示了LBP在圖像處理領域的應用潛力。
『叄』 人臉識別之LBP
LBP是Local Binary Patterns的縮寫，即局部二值模式，由T. Ojala, M. Pietikäinen和D. Harwood等人在1994年提出。它是一種特殊的、簡單有效的紋理特徵描述子。
LBP描述子不僅計算過程簡單，而且效果不錯，因此在學術界和工業界的許多領域都得到了廣泛應用。例如，在人臉識別等熱門研究領域，就有許多研究採用了這種描述子。此外，OpenCV和scikit-image等多種圖像處理庫也提供了LBP的實現介面。
LBP演算法除了原始版本，還有多個演進版本。
1. 原始LBP演算法
原始LBP演算法的計算步驟如下：
Step1：將圖像的被檢測區域分割成一個個格子(Cell)，例如16×16大小。
Step2：比較一個像素值與其周邊8個相鄰格子的大小。
Step3：在比較過程中，如果某個相鄰格子的值比中間值小，則它會被記為0；相反，則會被標注為1。這樣，3×3大小的框一共可以產生8個二進制值（0或1）的數值。
Step4：沿著正方向或反方向組裝這8個二進制數，得到一個新的數值。
Step5：重復以上步驟，直到處理完所有像素點，得到完整的LBP結果。
2. 圓形LBP演算法
圓形LBP演算法通過使用圓形鄰域代替3×3的正方形鄰域，並將范圍擴大到半徑為R的圓形中的P個像素點（其中R和P的具體取值可以設置），克服了原始LBP演算法的覆蓋范圍固定且較小的缺點，並實現了灰度不變性等要求。
3. 旋轉不變LBP演算法
旋轉不變LBP演算法通過將原始LBP特徵值旋轉，然後從一系列旋轉結果中選擇一個最小的特徵作為(xc, yc)的最終LBP值，實現了旋轉不變性。
4. 等價模式LBP
等價模式LBP通過將特徵值映射到一個更小的空間范圍內，解決了特徵數量過多、數據量過大、數據稀疏等問題，同時保留了紋理的原始信息，並減少了高頻雜訊的影響。
本文節選自《機器學習觀止》，作者為我國著名通信技術公司、世界100強企業首席技術專家林學森，轉載須註明出處。