提取图像的LBP特征，用SVM分类的问题-CSDN论坛

LBP原理介绍以及算法实现

原文地址：http://blog.csdn.net/xpplearnc/article/details/40658211 　　没有看LBP之前觉得它很神秘，看完了之后也就那么回事，不过提出LBP的人确实很伟大！！　　LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala,

python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类

题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业. 题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类. 图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特

svm训练特征提取——图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征 一、HOG特征 1、HOG特征：即局部归一化的梯度方向直方图，是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的...

LBP特征的实现及LBP+SVM分类

LBP这篇博客发表了有一年多的时间了，当时是为了研究生毕业论文实验而写的，后来稍微总结了一下写了这篇博客，一年多时间里，大家提了一些宝贵的修改意见，这两天将代码重构了一下，结构更加简洁清晰，速度也有所提高，非常感谢网友@LiuXueFeiNan 提出的宝贵意见，也希望大家能够提出更多更好的建议。

Python实现的LBP特征提取

# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import math import os import matplotlib.pyplot as plt # 取得给定的LBP字符串的最小二进制值，实现旋转不变形 def Rotate_LBP_Min(str_lbp_input): str_lbp_tmp = str_lbp_i...

LBP_PHOG特征利用SVM训练分类器

matlab的lbp+phog特征融合，再利用SVM进行训练得到分类器。修改样本路径就可以运行。

基于Opencv的LBP+SVM分类实例

LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary Pattern，是一种用来描述图像局部特征的算子，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出，由于LBP特征计算简单、效果较好，因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用，LBP特征比较出名的应用是用在人脸识别和目

【机器学习】LBP+SVM实现特征检测

初步学习机器学习，参考HOG SVM 车辆检测（https://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4658478.html）、LBP特征原理（https://blog.csdn.net/q1007729991/article/details/52995734）及LBP特征的实现及LBP+SVM分类 (https://blog.csdn.net/qia...

车牌识别技术详解五--采用LBP+HOG SVM做目标分类，车牌检测，字符检测等

在样本数量比较少的情况下，可以采用HOG、SVM对样本进行初步的筛选出，正负样本，本文接着上一节二值化出来部分样本后，用pictureRelate做初步筛选出正负样本各500，准确训练。 1、pictureRelate使用可以用来比较图片的相似程度，或找出类似的图片文件的图像处理工具。在同一个视窗里浏览不同文件夹和硬盘驱动器中的图片文件#支持查看，改名，删除，剪贴，拖动，切换至文件管理

图像LBP纹理特征值的提取Matlab实现

图像纹理特征值得提取----普通LBP纹理特征的提取，均匀LBP纹理特征值的提取

【机器学习】改善LBP特征提高SVM的可分性的经验总结（一）

1、等价模式LBP的最初效果正样本2343，负样本5883，直接计算等价模式LBP特征图，再使用SVM训练一个分类器。 CvTermCriteria criteria = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 1000, FLT_EPSILON); CvSVMParams param(CvSVM::C_SVC, CvSVM::LINEAR, 0, 0.5, 0...

svm用MATLAB编写的svm源程序，可以实现支持向量机，用于特征分类或提取

用MATLAB编写的svm源程序，可以实现支持向量机，用于特征分类或提取

hog+lbp+svm人脸识别特征融合

采用lbp和hog特征提取融合，svm分类的人脸识别程序

纹理特征提取及LBP纹理特征matlab实现

一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果更好。 1.1.1 LBP纹理特征 LBP方法（L

LBP特征提取

提取图像的LBP特征，matlab实现的代码，效果良好，值得学习

LBP特征向量提取思路

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；对LBP特征向量进行提取的步骤（1）首先将检测窗口划分为a×a的小区域（cell）；（2）...

基于 LBP + SVM 胡萝卜开裂检测算法

胡萝卜开裂检测算法 l LBP+SVM 算法： 1. 算法描述： LBP+SVM对胡萝卜开裂检测算法的主要思想是，首先，利用LBP对开裂胡萝卜与非开裂胡萝卜进行特征提取，将提取的特征利用svm对提取的特征进行训练和识别； 2. 算法步骤描述： 1) 首先，对胡萝卜进行预处理，主要通过加权的方式对胡萝卜的背景进行去除；当RGB三个通道的加权系数分别为2

基于OpenCV的LBP+SVM的人脸识别程序

本程序中，利用了LBP特征对人脸特征进行提取，并且利用SVM对提取的人脸特征进行训练和识别，其中，所用的图像处理库为 OpenCV2.4.9版本；通过对人脸库中的标准标本进行测试，算法识别率高达95%以上；

图像特征提取之LBP特征

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述原始的LBP算子定义为在3*3的

图像lbp特征提取的MATLAB实现源码

提取图像的lbp特征，使用matlab实现，简单易操作 提取图像的lbp特征，使用matlab实现，简单易操作

图像算法之七：特征提取算法之LBP

今天重点学习了纹理特征提取算法LBP,这个算法可以用于纹理特征提取和人脸识别， LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特

SVM+LBP(车辆、行人、人脸等目标检测)

提取样本的LBP纹理特征，使用SVM训练生成检测器，可以对视频中的车辆进行检测。

opencv训练分类器（HAAR,LBP等特征）

Step1:准备训练样本训练样本的准备包括正样本和负样本。正样本就是你要检测的物体图片，比如身份证识别中的国徽。负样本原则上是国徽以外的任何物体都行，这是网上教程所说的，但是实际上，负样本是每一级级联分类器自身调参优化的依据。也就是说，单级分类器的目的是寻找一组参数，让所有的正样本都通过该级分类器，只让少数不可区分开的负样本通过，到下一级分类器的时候再增加特征数目以寻求把所有负样本都kil

LBP人脸识别的python实现

这几天看了看LBP及其人脸识别的流程，并在网络上搜相应的python代码，有，但代码质量不好，于是自己就重新写了下，对于att_faces数据集的识别率能达到95.0%~99.0%（40种类型，每种随机选5张训练，5张识别），全部代码如下，不到80行哦。 #coding:utf-8 import numpy as np import cv2, os, math, os.path, glob,

LBP特征Matlab和C实现

LBP特征成为局部二值模式，具有旋转不变性，不受光照影响主要分为一下几个步骤： 1.中心点邻域内8个像素，以中心点像素值为阈值，邻域内八个像素值大于中心点像素值即为1，小于中心点像素值即为0 2.周围八个像素点形成一个八位的二进制串比如11111111，即为255，00000000即为0，所以二进制串再（0，255）范围内 3.进行旋转，从左上角开始，然后按顺序进行旋转，形成八个二进制串，然后...

opencv学习笔记三十一：LBP特征提取

LBP（local binary pattern）是一种简单，有效的纹理分类的特征提取算法。LBP算子是由Ojala等人于1996年提出的。局部二值模式是一个简单但非常有效的纹理运算符。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。 LBP...

图像处理之图像特征提取之（二）LBP特征

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心

纹理特征提取及LBP纹理特征matlab实现

一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果更好。 1.1.1 LBP纹理特征 LBP方法（Local b

图像的全局特征--LBP特征

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；

opencv cascade训练LBP特征进行目标检测

最权威的说明，参考官方使用手册 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/user_guide/ug_traincascade.html 前面找了网上一大堆资料，但是老是报错，一直没找到原因，根据官方手册，一次跑通！命令行参数负样本 neg.txt格式 neg/001.png neg/002

图像处理之特征提取（二）之LBP特征简单梳理

图像处理之特征提取：LBP特征简单梳理　　LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子,具有多分辨率、灰度尺度不变、旋转不变等特性。主要用于特征提取中的纹理提取。　　纹理是个什么概念呢？具体定义为：泛指物体面上的花纹或线条，是物体上呈现的线形纹路。在图像处理中一般理解也就是灰度变化引起的某些特征反应。具体深一步了解：Che

HAAR、LBP和HOG特征训练分类器

工具：opencv_traincascade.exe，opencv_createsamples.exe位于opencv\build\x86\vc10\bin文件夹下，可用以训练HAAR、LBP和HOG特征训练分类器训练的过程： 1、训练样本准备以行人训练为例，首先正样本是各种各样的行人的照片，负样本就是非人照片。样本个数最好在上千个，太少训练出来的分类器不能准确检测行人，

LBP特征用于特征提取

LBP特征研究汇总http://www.scholarpedia.org/article/Local_Binary_Patterns Local Binary Patterns 参考资料：http://www.cnblogs.com/txg198955/p/3999082.html 目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征http://blog.csdn.net/zouxy09/a

基于 OpenCV 的 LBP + SVM 人脸识别

本文中对人脸的LBP特征的提取，采用了LBP的圆形算子，通过对ORL92112人脸库中的样本进行识别，据统计，训练集与测试集的准确率均达到了100%；经LBP处理后的图像如下图所示：如上图所示，左侧图像为原图像，右侧图像为提取出的LBP图像；利用LBP圆形算子，可以非常清晰描述出人脸特征；故，可以利用LBP算子对人脸特征进行提取并识别，而且在处理过程中，不受图像的光照、旋转、角度等

用OPENCV编写的LBP程序

用OPENCV编写的LBP程序，改程序可以提取图像的LBP特征并生成图像。

python-opencv 使用LBP特征检测人脸

概述最近在做人脸检测相关功能，目前注意到比较传统（非深度）人脸检测特征包括harr和LBP(HOG用于行人检测更多些)，opencv包括了这两种特征算法，并且相对来说，LBP更快，这是一个比较大的优点，我决定试一试。这里就是我测试的记录。感受：opencv实现的LBP人脸检测确实快，但是官方的模型文件对于侧脸和歪脸很弱，容易漏检。可能是因为官方没有针对这些情况训练，只针对正脸。真是使用的话...

OpenCV 3.1.0 SVM轮廓特征的提取和分类 I

提取轮廓 Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作。Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。好的定位- 标

LBP纹理特征提取学习笔记

前言 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征。常用的特征描述子有：HOG、Harris、LBP等等，其中LBP是最为简单且有效的一种...

【机器学习】改善LBP特征提高SVM的可分性的经验总结（二）

1、直方图均衡后，效果变差 equalizeHist(testImg, testImg); //直方图均衡 imshow("直方图均衡后", testImg); 结论：由于直方图均衡会明显改变原来的明暗分布，反而降低可分性，检测效果显著变差。效果如下： 2、把SVM.predict输出为1的框，求平均灰度，小于设定阈值的不保留 //设计12×30的滑窗遍历300×720的...

基于LBP纹理特征计算GLCM的纹理特征统计量+SVM/RF识别纹理图片

## 局部特征检测方法斑点 Blob检测，LoG检测， DoG，DoH检测，SIFT算法，SUFT算法边缘检测梯度边缘检测算子，拉普拉斯算子，LoG检测，Canny边缘检测算子，Roberts,Sobel,Prewitt, 角点检测 Kitchen-Rosenfeld，Harris角点，多尺度Harris角点，KLT,SUSAN检测算子，Shi-Tomasi 将基于主分量分析和Fisher线性鉴别分析所获得的特征抽取方法，统称为线性投影分析。这些方法与本文无太大关系，主要用于Logo检

Matlab实现LBP算法

用于图像检索，目标识别还有图像匹配领域

目标检测的图像特征提取之三---LBP特征

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。 LBP特征描述原始的LBP算子定义为3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0.这样，3*3领域内的8个点经比较可产生8...

opencv中应用HOG特征训练SVM多分类器的一般框架

opencv中应用HOG特征训练SVM多分类器的一般框架

纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵

纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵在前面的博文《图像纹理特征总体简述》中，笔者总结了图像纹理特征及其分类。在这里笔者对其中两种算法介绍并总结。参考网址：《纹理特征提取》《【纹理特征】LBP 》《灰度共生矩阵（GLCM）理解》《灰度共生矩阵的理解》《图像的纹理特征之灰度共生矩阵》参考论文：《基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究》——冯建辉《灰度共生矩阵纹理特征提取

CNN提取图片特征，之后用SVM分类

先用CNN提取特征，之后用SVM分类，平台是TensorFlow 1.3.0-rc0，python3.6 参考链接点击打开链接# coding=utf8 import random import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import svm right0 = 0.0 # 记录预测为1且实际为1的结果数 error0 =...

matlab常用纹理特征提取方法（GLCM，GLDS，LBP，GMRF，FD，Gabor）

一些常用的纹理特征提取方法汇总，都是用matlab写的，经过测试后有效。希望对大家有所帮助。

LBP/HOG/SIFT/SURF特征SVM的trainAuto范例

在开源的车牌识别系统EasyPR中，用SVM（支持向量机）模型甄选出候选车牌中真正的车牌。目前EasyPR1.4的SVM模型输入的是LBP特征，本代码将EasyPR的svm_train.cpp独立出来，包含SIFT和SURF结合BOW作为SVM输入，以及LBP和HOG特征作为SVM的输入。

关于图像目标检测的HOG\LBP\Harr特征的博客

不知道博客主人让不让转载呢，所以这里只给出博客的链接。以后用得上。目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348 目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 目标检

人脸表情识别笔记（二）特征提取之LBP（局部二值模式）原理及MATLAB代码

一：原理部分 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述原始的LBP

利用opencv训练于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器及问题解决

csdn中相关文章很多，我主要参考以下几篇，并解决了在实践中遇到的几个问题。参考：https://blog.csdn.net/lql0716/article/details/72566839问题解决：第一次使用opencv_haartraining.exe进行测试，可是总是出现如上图的错误，经搜索无可用解决方案。第二次使用opencv_traincascade.exe进行测试，出现如上图错误，经...

基于LBP特征的级联分类器检测与训练原理解析

基于LBP特征的级联分类器检测与训练原理解析 LBP特征 Adaboost分类器级联分类器层次聚类快捷键加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl + Q 插入链接 Ctrl + L 插入代码 Ctrl + K 插入图片 Ctrl + G 提升标题 Ctrl + H 有序列表 Ctrl + O 无序列表...

原始LBP纹理特征提取方法介绍以及代码实现

在模式识别和数字图像处理领域，LBP指局部二值模式，即Local Binary Patterns。最初功能为辅助图像局部对比度，后来提升为一种有效的纹理描述算子，度量和提取图像局部的纹理信息，对光照具有不变性。该描述方法还用于质量检测，人脸图像分析等领域，取得了很好的效果。本文详细分析和研究了LBP算法的原理和实现方法。编程的时候采用c++语言，成功实现了提取视频中物体局部纹理特征的功

图像处理：LBP特征提取理解

LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值...

图像特征提取代码（HOG、LBP、Haar、Hu矩、Zernike矩）

图像特征提取代码，包括LBP、HOG、Haar、Zernike矩、Hu矩特征，.h文件有如何调用的详细说明，C/OpenCV程序

Adaboost应用系列之二：Opencv2.0中利用Adaboost训练LBP特征产生xml分类器

前4个步骤 1.采集样本 2.预处理样本 3.生成正负样本描述文件 4.创建正样本vec文件参考另一篇文章《Opencv2.0中利用Adaboost训练Haar特征产生xml分类器》，详细见http://blog.csdn.net/holybin/article/details/16840875。 5.训练样本（1）上一篇文章采用的是opencv_haartrai

【OpenCV人脸识别入门教程之四】LBP人脸识别

本文使用OpenCV实现LBP人脸识别，并使用摄像头进行实时人脸识别。系统：Windows7；OpenCV版本：2.4.10. 一、人脸识别的简单流程二、代码实现

图像LBP特征提取

用于提取图像的LBP特征，运用VS2010编写，可正常运行。

LBP特征及其变体和python实现

一. LBP特征 LBP（Local Binary Pattern），局部二值模式，主要用于提取纹理特征，根据文献[1]我们可以了解到LBP及其变体。一般的使用方法是，先将图像转换为灰度图，接着计算LBP特征图，最后计算其直方图作为特征向量。 0.如何描述纹理信息不多说，看图。LBP特征可以表示平坦、边缘、角点等区域。 1.original LB...

OpenCV3.2.0中使用HOG特征训练SVM分类器时重点注意事项

本篇文章主要是本人在编程的过程遇到的，困扰了我好久的几个小问题，在此与大家分享，希望大家不会被相同的问题所困扰。

opencv利用（HAAR,LBP等特征）训练自己的分类器

Step1:准备训练样本训练样本的准备包括正样本和负样本。正样本就是你要检测的物体图片，比如身份证识别中的国徽。负样本原则上是国徽以外的任何物体都行，这是网上教程所说的，但是实际上，负样本是每一级级联分类器自身调参优化的依据。也就是说，单级分类器的目的是寻找一组参数，让所有的正样本都通过该级分类器，只让少数不可区分开的负样本通过，到下一级分类器的时候再增加特征数目以寻求把所有负样本都kill掉，

SVM用于分类问题

支持向量机（SVM）除了可以用于分类问题，也可以用于回归问题。转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_62970c250102xfzj.html 1. SVM回归模型的损失函数度量我们知道SVM分类模型的目标函数是，同时要让训练集中的各个样本点尽量远离自己类别一侧的支持向量，即约束条件是。如果加上一个松弛变量，则目标函数变成，对应的约束条...

OPENCV中LBP,HOG特征结合SVM向量机训练，测试

第一步：先是得到训练图像集 #include &lt;opencv2/opencv.hpp&gt; #include &lt;iostream&gt; using namespace std; using namespace cv; int main() { char ad[128] = { 0 }; int filename = 0, filenum = 0; Mat img = ...

HOG-LBP detection

提取HOG特征和LBP特征，使用SVM进行分类来进行检测

【OpenCV笔记 16-2】OpenCV人脸检测和人眼检测之LBP分类器

OpenCV人脸检测之LBP检测器

表情识别源码Matlab LBP+LPQ SVM PCA

对jaffe人脸库进行识别测试，将jaffe人脸库分为训练集和测试集两部分，首先对图片进行LBP+LPQ特征提取，然后svm分类识别，统计识别率

数据挖掘—LDA,PCA特征提取降维与SVM多分类在人脸识别中的应用－数据集ORL

下载地址：https://github.com/13952522076/ORL3 下载时麻烦给个小星星，谢谢！ @vision 3 @author：马旭 @tel：13952522076 @email：1007540910@qq.com 执行：执行predict.m文件；结果：时间一般为0.2秒左右，正确率100%；（因为测试集比较少）预处理数据

用opencv自带的traincascade.exe训练给予haar特征和LBP特征的分类器

opencv中有两个函数可以训练分类器opencv_haartraining.exe和opencv_traincascade.exe,前者只能训练haar特征，后者可以用HAAR、LBP和HOG特征训练分类器。这两个函数都可以在opencv\build\x86\vc10\bin文件夹下找到，opencv_haartraining.exe训练的adaboost级联分类器有很多了，本文主要讲openc

OpenCV实战5： LBP级联分类器实现人脸检测

OpenCV中的HAAR与LBP数据 HAAR特征数据参看 haarcascade_frontalface_alt.xml 各标签 LBP特征数据参看 lbpcascade_frontalface.xml 各标签 HAAR与LBP的区别： HAAR特征是浮点数计算 LBP特征是整数计算 LBP训练需要的样本数量要比HAAR大同样的...

基于纹理特征提取的图像分类方法

深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果

基于OpenCV3.x的SVM字符分类源码及其分析

SVM是一种二分类算法，当然，也可以去做分类。OpenCV的SVM已经提供了多分类，不需要我们手动的去写代码。我们可以将SVM用在数字和字符的分类上面，比如我们已经获得一副图片，去判断这个字符到底是数字0-9中的哪一个？根据SVM的分类，我们可以准确地知道这副图片属于哪一类。由于涉及到机器学习以及样本的个数不同，不同的硬件将耗费的时间也不同。下面列出我试验的电脑硬件配置 CPU i7-87...

LBF特征和增强的LBF特征。

LBP特征：计算△S\triangle S的标准化方式：增强的LBF特征 详细内容参考：http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/52526104 下载： lbf特征：http://download.csdn.net/detail/xuluhui123/9647021 参考文献:1.Face Alignment at 3000 FPS via

【opencv、机器学习】opencv中的SVM图像分类（一）

一、图像分类概述本模块是用在图像内容识别的部分，图像分类是利用计算机对图像进行定量分析，把图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的一种，以代替人工视觉判读的技术。从目视角度来说，对图像进行提高对比度、增加视觉维数、进行空间滤波或变换等处理的目的就是使人们能够凭借知识和经验，根据图像亮度、色调、位置、纹理和结构等特征，准确地对图像景物类型或目标做出正确的判读和解释。 特征提取是计算机视

SVM算法，包括线性和非线性分类

SVM算法，包括线性和非线性分类,是模式别别中的典型算法和应用

关于 opencv 训练LBP联级分类器的傻瓜式操作

最近需要做一个联级分类器来定位图像中的目标（用车牌定位来做例子），于是选用opencv的LBP算法。关于介绍，这篇博文写的还可以点击打开链接实现的时候查找其他博客也遇到了很多问题，我用的是opencv3.2版本，为了以后方便查看，做下记录。下面是我使用的过程： 1：首先准备数据集。数据集与SVM类似，分为车牌图片和非车牌图片。图像为灰度图，分别放在pos和neg文件夹下。我用到的数据是pos...

AdaBoost+LBP人脸检测算法加速相关分析

AdaBoost+LBP人脸检测时间用量分析检测流程人脸检测过程采用多尺度滑窗搜索方式，每个尺度通过一定步长截取大小为20x20的窗口，然后将窗口放到级联分类器中进行是不是人脸的判决，如果是人脸则该窗口通过所有级联分类器；反之，会在某一级分类器被排除。流程如下：图中所示为主要的人脸检测步骤，其中： 1.

人脸识别LBP的MATLAB实现

人脸识别一般包括人脸检测、识别2大方面，其中有些还需要对人脸进行校正，定位以便达到更准确。本文主要在检测和识别2个方面，做个简单的实时的实现。人脸图像文件夹分布格式简单的人脸识别示例代码如下： %% 导入原始图像（640*480）.其中srcPath路径下有若干个文件夹， % 每个文件夹下为同一个人的图片（至少15张，越多越好），文件夹名字为该人的姓名 srcPath ...

【图像处理】LBP特征

转载自：http://blog.csdn.net/zouxy09LBP特征 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；1、LBP特征...

opencv机器学习 Haar特征 LBP特征 adaboost集成学习级联分类器支持向量机SVM 主成分分析PCA 人工神经网络(ANN) 笑脸检测 SVM分类笑脸检测

github地址一、Haar特征 级联分类器（CascadeClassifier） AdaBoost强分类器串接级联分类器是将若干个分类器进行连接，从而构成一种多项式级的强分类器。从弱分类器到强分类器的级联（AdaBoost 集成学习改变训练集）级联分类器使用前要先进行训练，怎么训练？用目标的特征值去训练，对于人脸来说，通常使用Haar特征进行训练。其他还有 LBP特征【1】提出积分图(In...

SVM 的推导、特点、优缺点、多分类问题及应用

关于SVM的推导网上有一大堆的资料可以参考，在这里就不在叙述了，重点讲解SVM的其他问题 SVM有如下主要几个特点： (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； (3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。 (4)SV

一个用BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类的Matlab Demo

做了一个简单的图像分类的Demo。是能够让图像分类的初学者能够直观的从实际中观察揣摩理解图像分类的环节，各个环节的步骤以及重要性，哪些环节是问题的本质等等。图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用

人脸检测之LBP特征

转载：https://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/50541815 一、LBP特征的背景介绍 LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary Pattern，是一种用来描述图像局部特征的算子，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. O...

图像特征检测描述(一):SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP、HAAR特征的原理概述及OpenCV代码实现

什么叫特征检测？就是检测图像中目标的特征呗，所谓特征，不管你怎么旋转目标，离目标远近，它的特征都应不变才对，这两个特性称为叫旋转不变性和尺度不变性。当然还有其它特征，如光照不一样，也不应该变化嘛，只是旋转不变性和尺度不变性是最基本的两个要求。对特征的描述有很多种方法和算子，常见的有SIFT特征描述算子、SURF特征描述算子、ORB特征描述算子、HOG特征描述、LBP特征描述以及Harr特征描述...

基于OPENCV的LBP特征提取及直方图计算

自己在OPENCV中face库里面分离出来的LBP特征提取，及LBP直方图计算的库，已经简单封装好，可以直接使用，里面附带demo

SVM二分类的MATLAB实现

是基于课程SVM原理内容写的SVM的底层实现，包括线性的和非线性采用核函数的。初学者，比较。。。

基于LBP算子的人脸识别算法

这里是识别，而不是人脸检测，检测部分前面我已经说过，是一种基于adaboost的级联决策算法，能够高精度的检测出人脸所在的区域。前面我们转载了几篇人脸识别网上的资源，大家可能知道如何在OpenCV中使用人脸识别这个库，但是对于其中算法的深层含义还远没有彻底弄懂。所以我通过一篇论文的阅读《基于LBP和Fisher face的人脸算法研究》讲解现在人脸识别算法的具体含义。 CV_E

人脸识别之人脸检测（七）--LBP特征原理及实现

原文：https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50678658 主要依据这篇文章总结，但是有些地方，个人感觉理解有偏差，特此做备注。 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种...

SVM 基本概念及Python实现方式

SVM（support vector machine）支持向量机：注意：本文不准备提到数学证明的过程，一是因为有一篇非常好的文章解释的非常好：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837，另一方面是因为我只是个程序员，不是搞数学的（主要是因为数学不好。），主要目的是将SVM以最通俗易懂，简单粗暴的方式解释清楚。线性分类：

使用opencv训练LBP识别模型

import cv2import osimport numpy as npdef detect_face(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') faces = f...

机器学习之 LBP特征

综述：： LBP特征：Local Binary Pattern，局部二值模式特征，是一种用来描述图像局部纹理特征的算子。LBP特征算子计算简单、效果较好，数据量小，因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用，LBP特征比较多用于目标检测中。LBP计算出的特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点，例如对光照不敏感。 LBP的基本算子原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素

如何在caffe框架下通过CNN提取图像的特征?

我需要用caffe提取图片的CNN特征，再进行后面的处理。在Oxford VGGnet官网里面已经下载了在imgenet上训练好的VGG16.caffemodel文件，以及相应的配置文件VGG16.prototxt，然后准备用matlab提取图像经过VGGnet的特征。现在的问题是，VGG16.prototxt里网络最后一层是经过softmax层的1000维向量，而我想要的是全连接层（...

HOG + SVM 进行图片分类（python）

前言大家能看到这篇文章，想必对HOG还是有些了解了，那我就不赘述了，其实我自己不太懂，但是还是比刚开始好一些了。下面我的代码是参考这位博主的：点我查看上面那位博主是用的cifar-10数据集，但是我们的数据集很可能是普通的图片，所以我进行了一些改进。注意事项：你的图片必须是正方形，如果需要调整图片大小，建议百度一下，python几行就可以搞定了，最后把图片全部换成宽高相等的。...

LBP学习和PCA学习

1、LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）重点内容 2、pca学习以及代码学习

LBP纹理特征算法较全面总结

【致谢】http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc401013pkn.html 【致谢】http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 纹理分类是一个很老的topic，但是一些纹理分类的方法为以后的图片分类奠定了基础。首先定义一下纹理图片，他是一个随一下变量变化的函

LBP特征匹配的两种鲁棒方法

Histogram intersection（直方图交叉核）看关于LBP人脸识别的论文时提到了Histogram intersection这个方法，方法最初来自The Pyramid Match Kernel:Discriminative Classification with Sets of Image Features这篇论文，用来对特征构成的直方图进行相似度匹配，下面介绍下原理。

浅析基于HSV特征和LBP特征的行人检测算法

行人检测就是检测图像或视频中是否包含行人，并根据检测出的行人给出其大小和位置信息，是目前机器视觉领域的研究热点之一。行人检测具有广泛的应用需求和经济价值，例如在车辆辅助驾驶、智能视频监控、人体行为分析、虚拟现实中有广泛的应用，近年来也应用在航拍图像和受害者营救等新兴领域中[1]。但是，由于行人具有非刚性特征，行人图像受身材、姿态、衣着以及拍摄时的视角、光照等因素的影响，再...

Face Description with Local Binary Patterns

用LBP特征进行人脸识别，用LBP特征进行人脸识别用，LBP特征进行人脸识别

图像处理三大特征提取，hog特征，LBP特征，harr特征

（一）HOG特征 1、HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国

【opencv】LBP特征提取

void elbp(Mat&amp; src, Mat &amp;dst, int radius, int neighbors) { for (int n = 0; n &lt; neighbors; n++) { // 采样点的计算 float x = static_cast&lt;float&gt;(-radius * sin(2.0*CV_PI*n / static_ca...

网上购书系统(论文)下载

一个网上购书系统的论文伴随着Internet的蓬勃发展，网络购物中心作为电子商务的一种形式正以其高效、低成本的优势，逐步成为新兴的经营模式和理念，人们已经不再满足用途信息的浏览和发布，而是渴望着能够充分享受网络所带来的更加多的便利。网络购物正适应了当今社会快节奏地生活，使顾客足不出户便可以方便快捷轻松地选购自己喜欢的商品。相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/khjh546546dsadas/2400931?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/khjh546546dsadas/2400931?utm_source=bbsseo[/url]

计算机组成原理课程设计报告下载

计算机组成原理的课程设计实验一算术逻辑运算实验……………………………………………2 一．实验目的……………………………………………………………………2 二．实验内容……………………………………………………………………2 1.实验原理………………………………………………………………………2 2.实验步骤………………………………………………………………………3 实验二移位运算实验…………………………………………………4 一．实验目的……………………………………………………………………4 二．实验内容……………………………………………………………………4 1.实验原理……………………… 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/duanwenlong/2461836?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/duanwenlong/2461836?utm_source=bbsseo[/url]

NVIDIA显卡降频Powermizer Switch下载

NVIDIA显卡降频Powermizer Switch N卡专用，XP专用。官方版本相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/dyw566/2513596?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/dyw566/2513596?utm_source=bbsseo[/url]

提取图像的LBP特征，用SVM分类的问题 [问题点数：40分]