这篇文章给大家分享的是有关C++ OpenCV特征提取之如何实现LBP特征提取的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

成都创新互联不只是一家网站建设的网络公司；我们对营销、技术、服务都有自己独特见解，公司采取“创意+综合+营销”一体化的方式为您提供更专业的服务！我们经历的每一步也许不一定是最完美的，但每一步都有值得深思的意义。我们珍视每一份信任，关注我们的网站制作、成都网站建设质量和服务品质，在得到用户满意的同时，也能得到同行业的专业认可，能够为行业创新发展助力。未来将继续专注于技术创新，服务升级，满足企业一站式成都全网营销推广需求，让再小的品牌网站制作也能产生价值！

前言

LBP（Local binary pattern）是一个易理解且有效的局部图像特征，应用很广泛。它具有旋转不变性和灰度不变性的显著的有点。已经广泛的应用于纹理分类、纹理分割、人脸图像分析等领域。

介绍

局部二值模式(Local binary patterns,LBP)是机器视觉领域中用于描述图像局部纹理特征的算子,具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出，LBP在纹理分类问题上是一个非常强大的特征；如果LBP与HOG结合，则可以在一些集合上十分有效的提升检测效果。LBP是一个简单但非常有效的纹理运算符。它将各个像素与其附近的像素进行比较，并把结果保存为二进制数。由于其辨别力强大和计算简单，局部二值模式纹理算子已经在不同的场景下得到应用。LBP最重要的属性是对诸如光照变化等造成的灰度变化的鲁棒性。它的另外一个重要特性是它的计算简单，这使得它可以对图像进行实时分析。

代码演示

我们再新建一个项目名为opencv--sift，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法

LBP基本特征的提取

1.先奖图片转为灰度图

2.获取图片的宽度和高度

3.创建一个空的输出图像，大小是原来的宽度高度减2，因为3*3的算法最两边是算不到的，所以我们用减2的大小。

4.根据源图的值计算LBP

5.输出图像

然后我们看一下输出的结果

上图基本特征全部显示了出来，效果还是不错的。

感谢各位的阅读！关于“C++ OpenCV特征提取之如何实现LBP特征提取”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

本文标题：C++OpenCV特征提取之如何实现LBP特征提取
文章链接：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/ijcohs.html