‘壹’ lbp是查什么
LBP是检查局部二联蛋白的缩写。这是一种在计算机视觉和图像处理中常用的特征描述方法，特别是在人脸识别、动态纹理识别和物体检测等领域。
以下是关于LBP的具体解释：
一、LBP定义
局部二联蛋白是一种用于描述图像局部纹理特征的算法。它通过计算和比较图像中相邻像素点的灰度值，生成一种二进制模式，这些模式反映了图像的纹理信息。这种特征描述方法对于图像中的光照变化和噪声具有一定的鲁棒性。
二、LBP的应用
LBP在计算机视觉和图像处理中有广泛的应用。例如，在人脸识别中，LBP可以有效地捕捉面部特征区域的纹理信息，从而提高识别的准确性。此外，在动态纹理识别和物体检测中，LBP也能有效地描述图像局部的结构特征，帮助识别不同的物体和纹理。
三、LBP的工作原理
LBP算法的核心是计算图像中每个像素点与其周围像素点的灰度值差异。这种差异以二进制模式表示，形成了一种局部纹理的描述。这种描述对于图像的局部变化具有较好的适应性，因此对于光照变化和噪声具有一定的鲁棒性。同时，LBP算法计算简单，运算量相对较小，适合实时处理。
总的来说，LBP是一种有效的局部纹理特征描述方法，广泛应用于计算机视觉和图像处理的多个领域。通过捕捉图像的局部结构特征和纹理信息，为图像识别和物体检测提供了有力的支持。
‘贰’ 计算机视觉基础-图像处理: LBP特征描述算子
LBP，局部二值模式，是一种描述图像局部特征的算子。它以其灰度不变性和旋转不变性等优势，广泛应用于人脸识别和目标检测。在OpenCV中，尽管集成了LBP特征，但并未提供独立的LBP特征计算接口。这一特性允许OpenCV在实现LBP算法时，实现图像的纹理特征提取。
LBP算法的核心思想在于，以3*3邻域的中心像素为阈值，比较其邻域内其他8个像素的灰度值，形成一个8位二进制数，最后转换为十进制表示，形成LBP值。这些LBP值共有256种可能，反映了中心像素周围区域的纹理信息。
标准LBP算法则定义为利用图像局部领域的联合分布描述纹理特征，通过忽略亮度均值影响，得到一个与亮度无关的统计量。最终定义的特征函数，使用符号函数处理二进制数，实现灰度不变性。
为适应不同尺寸和频率的纹理特征，Ojala等改进了LBP算子，将3*3邻域扩展至任意邻域，并用圆形邻域替代正方形邻域。这使得LBP算子能在半径R的圆形区域内，灵活地配置P个采样点，形成如圆内含有P个采样点的LBP算子。
旋转不变的LBP实现中，通过连续旋转圆形邻域，获取一系列初始定义的LBP值，并选取最小值作为最终值。这一改进确保了LBP在旋转后仍保持特征的相似性。
等价模式和混合模式的区分，强调了在实际图像中，绝大多数LBP模式包含的从1到0或从0到1的跳变次数不超过两次。通过等价模式的增强和混合模式的减少，可有效降低高频噪声影响，优化特征提取过程。
在人脸检测方面，LBP算子常用于多尺度滑窗搜索，通过在不同尺度下截取大小为20x20的窗口，并将窗口输入到分类器中，进行人脸与非人脸的判断。
借助OpenCV的LBP算子，人脸检测过程得以实现，显着提高了检测的准确性和效率。通过直观的LBP特征可视化和OpenCV的实现案例，展示了LBP在图像处理领域的应用潜力。
‘叁’ 人脸识别之LBP
LBP是Local Binary Patterns的缩写，即局部二值模式，由T. Ojala, M. Pietikäinen和D. Harwood等人在1994年提出。它是一种特殊的、简单有效的纹理特征描述子。
LBP描述子不仅计算过程简单，而且效果不错，因此在学术界和工业界的许多领域都得到了广泛应用。例如，在人脸识别等热门研究领域，就有许多研究采用了这种描述子。此外，OpenCV和scikit-image等多种图像处理库也提供了LBP的实现接口。
LBP算法除了原始版本，还有多个演进版本。
1. 原始LBP算法
原始LBP算法的计算步骤如下：
Step1：将图像的被检测区域分割成一个个格子(Cell)，例如16×16大小。
Step2：比较一个像素值与其周边8个相邻格子的大小。
Step3：在比较过程中，如果某个相邻格子的值比中间值小，则它会被记为0；相反，则会被标注为1。这样，3×3大小的框一共可以产生8个二进制值（0或1）的数值。
Step4：沿着正方向或反方向组装这8个二进制数，得到一个新的数值。
Step5：重复以上步骤，直到处理完所有像素点，得到完整的LBP结果。
2. 圆形LBP算法
圆形LBP算法通过使用圆形邻域代替3×3的正方形邻域，并将范围扩大到半径为R的圆形中的P个像素点（其中R和P的具体取值可以设置），克服了原始LBP算法的覆盖范围固定且较小的缺点，并实现了灰度不变性等要求。
3. 旋转不变LBP算法
旋转不变LBP算法通过将原始LBP特征值旋转，然后从一系列旋转结果中选择一个最小的特征作为(xc, yc)的最终LBP值，实现了旋转不变性。
4. 等价模式LBP
等价模式LBP通过将特征值映射到一个更小的空间范围内，解决了特征数量过多、数据量过大、数据稀疏等问题，同时保留了纹理的原始信息，并减少了高频噪声的影响。
本文节选自《机器学习观止》，作者为我国着名通信技术公司、世界100强企业首席技术专家林学森，转载须注明出处。