局部二值模式（LBP）中间过程的可视化

      局部二值模式（Local Binary Pattern - LBP）是广泛用于图像分类的一种图像特征，它的特点是，在图像发生光照变化时，提取的特征仍然能够不发生大的改变。提取LBP的过程首先是将原始图像转换为LBP图，然后统计LBP图的LBP直方图，并以这个向量形式的直方图来表示原始的图像。由于目前不少开源的LBP实现代码没有给出中间过程的可视化步骤，这里给出了由原始图转换为LBP图的C++代码。

      转换LBP图的代码

[cpp] view plaincopyprint?

1. #include <iostream>  
2.   
3. #include <opencv2/core/core.hpp>  
4. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
5. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
6.   
7. #ifdef _DEBUG  
8. #pragma comment( lib, "opencv_core245d.lib" )  
9. #pragma comment( lib, "opencv_imgproc245d.lib" )  
10. #pragma comment( lib, "opencv_highgui245d.lib" )  
11. #else  
12. #pragma comment( lib, "opencv_core245.lib" )  
13. #pragma comment( lib, "opencv_imgproc245.lib" )  
14. #pragma comment( lib, "opencv_highgui245.lib" )  
15. #endif  
16.   
17. int main( int argc, char * argv[] )  
18. {  
19.     if ( argc != 4 )  
20.     {  
21.         std::cerr << "Arguments not valid." << std::endl;  
22.         return 1;  
23.     }  
24.   
25.     //////////////////////////////////////////////////////////////////////////  
26.   
27.     cv::Mat image = cv::imread( argv[1], 0 );  
28.     bool bRotation = true;  
29.     bool bMapping = atoi( argv[3] );  
30.   
31.     if ( image.empty() )  
32.     {  
33.         std::cerr << "Input image name not valid." << std::endl;  
34.         return 2;  
35.     }  
36.   
37.     //////////////////////////////////////////////////////////////////////////  
38.   
39.     unsigned int valMap[256];  
40.   
41.     if ( bMapping )  
42.     {  
43.         for ( int i = 0; i < 256; i++ )  
44.         {  
45.             valMap[i] = 57;  
46.         }  
47.   
48.         valMap[0x00] = 56;  
49.         valMap[0xff] = 56;  
50.   
51.         for ( int i = 0 ; i < 8 ; ++i )   
52.         {   
53.             for ( int j = 1 ; j <= 7 ; ++j )   
54.             {  
55.   
56.                 unsigned int nByte = (1 << j) - 1 ;  
57.   
58.                 /* put i zeroes in front */  
59.                 nByte <<= i ;  
60.   
61.                 /* wrap around 8 bit boundaries */  
62.                 nByte = (nByte | (nByte >> 8)) & 0xff ;  
63.   
64.                 /* optionally transpose the pattern */  
65.                 if ( bRotation )   
66.                 {  
67.                     unsigned int original = nByte;  
68.   
69.                     /* flip the string left-right */  
70.                     nByte = 0;  
71.   
72.                     for ( int k = 0 ; k < 8 ; ++k)  
73.                     {  
74.                         nByte <<= 1 ;  
75.                         nByte |= original & 0x1  ;  
76.                         original >>= 1 ;  
77.                     }  
78.   
79.                     /* rotate 90 degrees */  
80.                     nByte <<= 3 ;  
81.                     nByte = ( nByte | ( nByte >> 8 ) ) & 0xff ;  
82.                 }  
83.   
84.                 valMap[nByte] = i * 7 + ( j - 1 ) ;  
85.             }  
86.         }  
87.     }  
88.   
89.     //////////////////////////////////////////////////////////////////////////  
90.   
91.     cv::Mat imageLBP = cv::Mat::zeros( image.size(), image.type() );  
92.   
93.     for ( int y = 1; y < image.rows - 1; y++ )  
94.     {     
95.         for ( int x = 1; x < image.cols - 1; x++ )  
96.         {  
97.             unsigned int bitString = 0 ;  
98.             unsigned char center = image.at<unsigned char>( cv::Point( x, y ) );  
99.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x+1,y+0) ) > center ) bitString |= 0x1 << 0; /*  E */  
100.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x+1,y+1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 1; /* SE */  
101.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x+0,y+1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 2; /* S  */  
102.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x-1,y+1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 3; /* SW */  
103.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x-1,y+0) ) > center ) bitString |= 0x1 << 4; /*  W */  
104.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x-1,y-1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 5; /* NW */  
105.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x+0,y-1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 6; /* N  */  
106.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x+1,y-1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 7; /* NE */  
107.             if(bMapping) bitString = valMap[bitString];  
108.             imageLBP.at<unsigned char>( cv::Point(x, y) ) = bitString;  
109.         }  
110.     }  
111.   
112.     if ( !cv::imwrite( argv[2], imageLBP ) )  
113.     {  
114.         std::cerr << "Output mage name not valid." << std::endl;  
115.         return 3;  
116.     }  
117.   
118.     return 0;  
119. }  

      使用方法

[cpp] view plaincopyprint?

1. /** Convert to 256 Code LBP Image */  
2. /** 转换为 256 Code LBP图 */  
3. // Program.exe [原始图像路径] [输出图像路径] 0  
4.   
5. /** Convert to 56 Code LBP Image */  
6. /** 转换为 56 Code LBP图 */  
7. // Program.exe [原始图像路径] [输出图像路径] 1  

      实验结果

原始图像及其对应的256 Code和56 Code LBP图

光照发生改变的图像及其对应的256 Code和56 Code LBP图

       由上图可以看出，当图像发生光照变化时，其提取的LBP图是基本上不变的；而56 Code LBP图相对于256Code LBP图变化会更小一些。

      局部二值模式（Local Binary Pattern - LBP）是广泛用于图像分类的一种图像特征，它的特点是，在图像发生光照变化时，提取的特征仍然能够不发生大的改变。提取LBP的过程首先是将原始图像转换为LBP图，然后统计LBP图的LBP直方图，并以这个向量形式的直方图来表示原始的图像。由于目前不少开源的LBP实现代码没有给出中间过程的可视化步骤，这里给出了由原始图转换为LBP图的C++代码。

      转换LBP图的代码

[cpp] view plaincopyprint?

1. #include <iostream>  
2.   
3. #include <opencv2/core/core.hpp>  
4. #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
5. #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
6.   
7. #ifdef _DEBUG  
8. #pragma comment( lib, "opencv_core245d.lib" )  
9. #pragma comment( lib, "opencv_imgproc245d.lib" )  
10. #pragma comment( lib, "opencv_highgui245d.lib" )  
11. #else  
12. #pragma comment( lib, "opencv_core245.lib" )  
13. #pragma comment( lib, "opencv_imgproc245.lib" )  
14. #pragma comment( lib, "opencv_highgui245.lib" )  
15. #endif  
16.   
17. int main( int argc, char * argv[] )  
18. {  
19.     if ( argc != 4 )  
20.     {  
21.         std::cerr << "Arguments not valid." << std::endl;  
22.         return 1;  
23.     }  
24.   
25.     //////////////////////////////////////////////////////////////////////////  
26.   
27.     cv::Mat image = cv::imread( argv[1], 0 );  
28.     bool bRotation = true;  
29.     bool bMapping = atoi( argv[3] );  
30.   
31.     if ( image.empty() )  
32.     {  
33.         std::cerr << "Input image name not valid." << std::endl;  
34.         return 2;  
35.     }  
36.   
37.     //////////////////////////////////////////////////////////////////////////  
38.   
39.     unsigned int valMap[256];  
40.   
41.     if ( bMapping )  
42.     {  
43.         for ( int i = 0; i < 256; i++ )  
44.         {  
45.             valMap[i] = 57;  
46.         }  
47.   
48.         valMap[0x00] = 56;  
49.         valMap[0xff] = 56;  
50.   
51.         for ( int i = 0 ; i < 8 ; ++i )   
52.         {   
53.             for ( int j = 1 ; j <= 7 ; ++j )   
54.             {  
55.   
56.                 unsigned int nByte = (1 << j) - 1 ;  
57.   
58.                 /* put i zeroes in front */  
59.                 nByte <<= i ;  
60.   
61.                 /* wrap around 8 bit boundaries */  
62.                 nByte = (nByte | (nByte >> 8)) & 0xff ;  
63.   
64.                 /* optionally transpose the pattern */  
65.                 if ( bRotation )   
66.                 {  
67.                     unsigned int original = nByte;  
68.   
69.                     /* flip the string left-right */  
70.                     nByte = 0;  
71.   
72.                     for ( int k = 0 ; k < 8 ; ++k)  
73.                     {  
74.                         nByte <<= 1 ;  
75.                         nByte |= original & 0x1  ;  
76.                         original >>= 1 ;  
77.                     }  
78.   
79.                     /* rotate 90 degrees */  
80.                     nByte <<= 3 ;  
81.                     nByte = ( nByte | ( nByte >> 8 ) ) & 0xff ;  
82.                 }  
83.   
84.                 valMap[nByte] = i * 7 + ( j - 1 ) ;  
85.             }  
86.         }  
87.     }  
88.   
89.     //////////////////////////////////////////////////////////////////////////  
90.   
91.     cv::Mat imageLBP = cv::Mat::zeros( image.size(), image.type() );  
92.   
93.     for ( int y = 1; y < image.rows - 1; y++ )  
94.     {     
95.         for ( int x = 1; x < image.cols - 1; x++ )  
96.         {  
97.             unsigned int bitString = 0 ;  
98.             unsigned char center = image.at<unsigned char>( cv::Point( x, y ) );  
99.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x+1,y+0) ) > center ) bitString |= 0x1 << 0; /*  E */  
100.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x+1,y+1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 1; /* SE */  
101.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x+0,y+1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 2; /* S  */  
102.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x-1,y+1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 3; /* SW */  
103.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x-1,y+0) ) > center ) bitString |= 0x1 << 4; /*  W */  
104.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x-1,y-1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 5; /* NW */  
105.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x+0,y-1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 6; /* N  */  
106.             if(image.at<unsigned char>( cv::Point(x+1,y-1) ) > center ) bitString |= 0x1 << 7; /* NE */  
107.             if(bMapping) bitString = valMap[bitString];  
108.             imageLBP.at<unsigned char>( cv::Point(x, y) ) = bitString;  
109.         }  
110.     }  
111.   
112.     if ( !cv::imwrite( argv[2], imageLBP ) )  
113.     {  
114.         std::cerr << "Output mage name not valid." << std::endl;  
115.         return 3;  
116.     }  
117.   
118.     return 0;  
119. }  

      使用方法

[cpp] view plaincopyprint?

1. /** Convert to 256 Code LBP Image */  
2. /** 转换为 256 Code LBP图 */  
3. // Program.exe [原始图像路径] [输出图像路径] 0  
4.   
5. /** Convert to 56 Code LBP Image */  
6. /** 转换为 56 Code LBP图 */  
7. // Program.exe [原始图像路径] [输出图像路径] 1  

      实验结果

原始图像及其对应的256 Code和56 Code LBP图

光照发生改变的图像及其对应的256 Code和56 Code LBP图

       由上图可以看出，当图像发生光照变化时，其提取的LBP图是基本上不变的；而56 Code LBP图相对于256Code LBP图变化会更小一些。