对LBP与HOG的理解

article/2025/9/19 2:14:08

LBP(Local Binary Pattern)，局部二值模式

一种描述图像局部纹理特征的算子在这里插入图片描述
主要思想：：通过比较图像区域中每个像素点与其邻域内像素点的灰度值，利用二进制模式表示的比较结果来描述图像的纹理特征。

keywords：邻域，灰度值，比较，直方图。

LBP性质
1.灰度不变性：光照难以改变各个像素块之间的大小关系。
2.旋转不变性

LBP特征向量提取步骤
1.检测窗口划分为16*16的区域cell。
2.对每一个cell进行如上比较，查收内哼8位二进制数，得到窗口中心像素点的LBP值。
3.计算每一个cell的直方图，并归一化。
4.将每个cell的直方图连接成一个特征向量。
5.用机器学习算法分类

人脸检测代码实现
参考： https://blog.csdn.net/hzy459176895/article/details/106984684?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-utm_term-6&spm=1001.2101.3001.4242
说明：opencv有训练好的人脸检测算法：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/lbpcascades/lbpcascade_frontalface_improved.xml


#coding:utf-8"""
LBP特征用于人脸检测...
"""import cv2 as cv# 读取原始图像
img = cv.imread('D:\DigitalGaphicsProcessing\hezhao1.jfif')# 训练好的LBP，人脸检测模型
face_detect = cv.CascadeClassifier("lbpcascade_frontalface_improved.xml")# 灰度处理
gray = cv.cvtColor(img, code=cv.COLOR_BGR2GRAY)# 检查人脸： scaleFactor表示每次图像尺寸减小的比例， minNeighbors表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标
face_zone = face_detect.detectMultiScale(gray, scaleFactor=2, minNeighbors=3)  # maxSize = (55,55)
print('识别人脸的信息：\n', face_zone)# 绘制矩形和圆形检测人脸
for x, y, w, h in face_zone:# 绘制矩形人脸区域cv.rectangle(img, pt1=(x, y), pt2=(x+w, y+h), color=[0, 0, 255], thickness=2)# 绘制圆形人脸区域 radius表示半径cv.circle(img, center=(x + w//2, y + h//2), radius=w//2, color=[0, 255, 0], thickness=2)# 设置图片可以手动调节大小
cv.namedWindow("FACE", 0)# 显示图片
cv.imshow("FACE", img)# 等待显示 设置任意键退出程序
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

效果图
用了一张超越妹妹的图像，识别的很好。但是如果图片有闭着眼睛的人或者多个人脸，识别效果就会大打折扣。
在这里插入图片描述
输出结果是人脸的坐标

HOG(Histogram Of Oriented Gradient)，方向梯度直方图

计算水平和垂直方向的梯度，再计算梯度的直方图。
在这里插入图片描述
计算过程太复杂了就不说了。

HOG特征提取方法：
1.对灰度图像进行颜色空间归一化（Gamma校正法）
2.计算每个像素的梯度（大小and方向）
3.将图像分为cell（像上面LBP一样），统计每个cell的梯度直方图，形成每个cell的descriptor。
4.将每几个cell组成一个block，这些cell的descriptor串联起来得到该block的HOG的descriptor。
5.同理，将所有block的descriptor串联起来得到该图像的HOG的descriptor。

人物识别代码
参考：https://blog.csdn.net/weixin_43955530/article/details/91971179?biz_id=102&utm_term=HOG%E5%88%86%E7%B1%BB%E8%AF%86%E5%88%AB%E8%BD%A6%E8%BE%86&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allsobaiduweb~default-2-91971179&spm=1018.2118.3001.4449

import cv2
import numpy as npdef is_inside(o,i):#如果o框在i框里面，那么就返回True，否则，返回Falseox,oy,ow,oh = oix,iy,iw,ih = ireturn ox > ix and oy > iy and ox + ow < ix + iw and oy + oh < iy + ihdef draw_person(image,person):#给检测出来的人画框x,y,w,h = personcv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,255),2)img = cv2.imread('people1.jfif')#opencv自带的HOGDescriptor可以检测人，作为检测人的默认检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()#定义一个模型
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())#分类是基于人的分类found,w = hog.detectMultiScale(img)#这里用detectMultiScale来加载图像
#print(found)#found是矩形框的信息，坐标和宽高
#print(w)#w得到的是每一个矩形的置信度found_filtered = []
for ri,r in enumerate(found):
#    print('ri:',ri,'r:',r)for qi,q in enumerate(found):
#        print('qi:',qi,'q:',q)if ri != qi and is_inside(r,q):#如果是索引不同的两个框，并且r框在q框里面完全包含了，就直接breakprint('过')#这里我们发现没有这种不同框相互包含的情况，三个框都不是相互包含的关系breakelse:found_filtered.append(r)for person in found_filtered:
#    print(person)draw_person(img,person)cv2.imshow('PEOPLE DETECTION',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()