Python+OpenCV 에서 LBP 특징 추출 을 위 한 예제 코드
약간의 무늬 특징 에서 추출 한 paper 를 보고 그 중의 일부 알고리즘 을 스스로 실현 하고 특징 추출 후의 효과 가 어떤 지 보 려 고 합 니 다.
운행 환경
가방 가 져 오기
from skimage.transform import rotate
from skimage.feature import local_binary_pattern
from skimage import data, io,data_dir,filters, feature
from skimage.color import label2rgb
import skimage
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import cv2
# settings for LBP
radius = 1 # LBP
n_points = 8 * radius #
#
image = cv2.imread('img/logo.png')
# plt ， BGR RGB， cv2.imshow(win_name, image)，
image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot(111)
plt.imshow(image1)
그 레이스 케 일 변환
image = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.subplot(111)
plt.imshow(image, plt.cm.gray)
lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius)
plt.subplot(111)
plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)
테두리 추출
edges = filters.sobel(image)
plt.subplot(111)
plt.imshow(edges, plt.cm.gray)
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
Visual Studio 2017에서 OpenCV 템플릿 프로젝트 만들기・Windows 7 Professional 64bit ・Visual Studio 2017 Version 15.9.14 · OpenCV 3.4.1 OpenCV의 도입 방법 등은 아래를 참조하십시오. Visual Stu...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
좋은 웹페이지 즐겨찾기
