模式识别作业，基于python提取图像纹理特征

其中的直方图的绘画部分要注意，只写了部分的直方图代码###直接调用skimag库中的函数BLP提取纹理
from skimage import dataimport matplotlib.pyplot as pltimport cv2from skimage.feature import local_binary_patternimage = data.camera()plt.subplot(2,3,1)plt.title('original')plt.imshow(image,cmap='gray')#不同方法的BLP展示radius = 3# LBP算法中范围半径的取值n_points = 8 * radius#领域内采样点数#选择四种不同的LBP方法提取纹理method = 'default'#灰度但不是旋转不变的lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius,method)#LBP表达式plt.subplot(232)plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)plt.title('default BLP')method = 'uniform'#改进的灰度和旋转不变lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius,method)plt.subplot(233)plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)plt.title('uniform BLP')method = 'var'#旋转但不是灰度不变的lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius,method)plt.subplot(234)plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)plt.title('var BLP')method = 'ror'#灰度和旋转不变lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius,method)plt.subplot(235)plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)plt.title('ror BLP')##加了一个边缘图像对比纹理图像edges = filters.sobel(image)plt.subplot(236)plt.imshow(edges, plt.cm.gray)plt.title('edge')##############BLP圆形算子提取纹理，程序unit16import numpy as npimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimport mathfrom skimage import datadef circular_LBP(src, radius, n_points):height = src.shape[0]width = src.shape[1]# dst = np.zeros([height, width], dtype=np.uint8)dst = src.copy()src.astype(dtype=np.float32)dst.astype(dtype=np.float32)neighbours = np.zeros((1, n_points), dtype=np.uint8)lbp_value = np.zeros((1, n_points), dtype=np.uint8)for x in range(radius, width - radius ):for y in range(radius, height - radius ):lbp = 0.for n in range(n_points):theta = float(2 * np.pi * n) / n_pointsx_n = x + radius * np.cos(theta)#计算采样点的坐标y_n = y - radius * np.sin(theta)# 向下取整x1 = int(math.floor(x_n))y1 = int(math.floor(y_n))# 向上取整x2 = int(math.ceil(x_n))y2 = int(math.ceil(y_n))# 将坐标映射到0-1之间tx = np.abs(x - x1)ty = np.abs(y - y1)# 根据0-1之间的x，y的权重计算公式计算权重w1 = (1 - tx) * (1 - ty)w2 = tx * (1 - ty)w3 = (1 - tx) * tyw4 = tx * ty# 根据双线性插值公式计算第k个采样点的灰度值neighbour = src[y1, x1] * w1 + src[y2, x1] * w2 + src[y1, x2] * w3 + src[y2, x2] * w4neighbours[0, n] = neighbourcenter = src[y, x]# ######确定中心值for n in range(n_points):if neighbours[0, n] > center:lbp_value[0, n] = 1else:lbp_value[0, n] = 0# 取出所有的中心值for n in range(n_points):lbp += lbp_value[0, n] * 2**n# print('lbp_value[0, n] * 2**n : {}'.format(lbp_value[0, n] * 2**n))# LBP值归一化处理，并把灰度值转到0-255dst[y, x] = int(lbp / (2**n_points-1) * 255)return dstdef show_basic_hist(a): #画lbp的直方图      hist = cv.calcHist([a],[0],None,[256],[0,256])#hist = cv.normalize(hist,hist)plt.plot(hist, color='r')plt.xlim([0,256])   img2 = cv.imread("D:\honeycombed_0169.jpg",0)plt.title('original hist')show_basic_hist(img2)if __name__ == '__main__':img = data.camera()dst18 = circular_LBP(img, radius=1, n_points=8)dst38 = circular_LBP(img, radius=3, n_points=8)dst316 = circular_LBP(img, radius=3, n_points=16)plt.subplot(1,4,1)plt.title('original')plt.imshow(img,cmap='gray')plt.subplot(1,4,2)plt.title('dst18')plt.imshow(dst18)plt.subplot(1,4,3)plt.title('dst38')plt.imshow(dst38)plt.subplot(1,4,4)plt.title('dst316')plt.imshow(dst316)##########Untitled15 2.Gabor滤波器提取纹理特征import cv2import numpy as npimport pylab as plfrom PIL import Image#构建Gabor滤波器def build_filters():filters = []ksize = [7,9,11,13,15,17] #gabor有尺度 6个lamda = np.pi/2.0 # 设置波长for theta in np.arange(0,np.pi,np.pi/4): #gabor方向 0 45 90 135for k in range(6):kern= cv2.getGaborKernel((ksize[k],ksize[k]),1.0,theta,lamda,0.5,0,ktype=cv2.CV_32F)#生成Gabor 滤波核，即模板kern/= 1.5*kern.sum()#规范化内核，确保内核不会改变整体亮度           filters.append(kern)for temp in range(len(filters)):plt.subplot(4, 6, temp + 1)plt.imshow(filters[temp])plt.show()  return filters#滤波过程def process(img,filters):accum = np.zeros_like(img)#构造矩阵for kern in filters:fimg = cv2.filter2D(img,cv2.CV_8UC3,kern)#自定义卷积核实现卷积    np.maximum(accum,fimg,accum)#依次比较取最大return accum#特征图生成并显示def getGabor(img,filters):image = Image.open(img)img_ndarray = np.asarray(image)#图像转换成数组res = [] #滤波结果for i in range(len(filters)):res1 = process(img_ndarray,filters[i])res.append(np.asarray(res1))pl.figure(2)for temp in range(len(res)):pl.subplot(4,6,temp+1)  #画4*6格子pl.imshow(res[temp],cmap='gray')show_basic_hist(res[temp])pl.show()return resdef show_basic_hist(a): #画Garbor的直方图      hist = cv.calcHist([a],[0],None,[256],[0,256])#hist = cv.normalize(hist,hist)plt.plot(hist, color='r')plt.xlim([0,256])plt.show()img2 = cv.imread("D:\honeycombed_0169.jpg",0)show_basic_hist(img2)plt.title('original hist')if __name__ == '__main__':filters = build_filters()getGabor('D:\img.jpg',filters)实验结果
LBP的方法展示，原始图像有三张，分别为camera、模板、蜂窝，结果展示了三种图像在LBP提取纹理方法下的直方图。

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