ここにあるLBPアルゴリズムのMatlab実装を理解するのに苦労しています。すべてのピクセルのバイナリを計算する方法を見つけようとしていますか? 隣接ピクセルが実際の中心ピクセル サイズよりも大きい場所を計算するだけです。ローカル ヒストグラムを使用して画像の特徴を計算するために、すべてのピクセルのバイナリを計算したいと考えています。
[ysize, xsize] = size(image);
miny=min(spoints(:,1));
maxy=max(spoints(:,1));
minx=min(spoints(:,2));
maxx=max(spoints(:,2));
% Block size, each LBP code is computed within a block of size bsizey*bsizex
bsizey=ceil(max(maxy,0))-floor(min(miny,0))+1;
bsizex=ceil(max(maxx,0))-floor(min(minx,0))+1;
% Coordinates of origin (0,0) in the block
origy=1-floor(min(miny,0));
origx=1-floor(min(minx,0));
% Minimum allowed size for the input image depends
% on the radius of the used LBP operator.
if(xsize < bsizex || ysize < bsizey)
error('Too small input image. Should be at least (2*radius+1) x (2*radius+1)');
end
% Calculate dx and dy;
dx = xsize - bsizex;
dy = ysize - bsizey;
% Fill the center pixel matrix C.
C = image(origy:origy+dy,origx:origx+dx);
d_C = double(C);
bins = 2^neighbors;
% Initialize the result matrix with zeros.
result=zeros(dy+1,dx+1);
%Compute the LBP code image
% the whole process here
for i = 1:neighbors
y = spoints(i,1)+origy;
x = spoints(i,2)+origx;
% Calculate floors, ceils and rounds for the x and y.
fy = floor(y); cy = ceil(y); ry = round(y);
fx = floor(x); cx = ceil(x); rx = round(x);
% Check if interpolation is needed.
if (abs(x - rx) < 1e-6) && (abs(y - ry) < 1e-6)
% Interpolation is not needed, use original datatypes
N = image(ry:ry+dy,rx:rx+dx);
D = N >= C;
else
% Interpolation needed, use double type images
ty = y - fy;
tx = x - fx;
% Calculate the interpolation weights.
w1 = roundn((1 - tx) * (1 - ty),-6);
w2 = roundn(tx * (1 - ty),-6);
w3 = roundn((1 - tx) * ty,-6) ;
% w4 = roundn(tx * ty,-6) ;
w4 = roundn(1 - w1 - w2 - w3, -6);
% Compute interpolated pixel values
N = w1*d_image(fy:fy+dy,fx:fx+dx) + w2*d_image(fy:fy+dy,cx:cx+dx) + ...
w3*d_image(cy:cy+dy,fx:fx+dx) + w4*d_image(cy:cy+dy,cx:cx+dx);
N = roundn(N,-4);
D = N >= d_C;
end
% Update the result matrix.
v = 2^(i-1);
result = result + v*D;
end
%Apply mapping if it is defined
if isstruct(mapping)
bins = mapping.num;
for i = 1:size(result,1)
for j = 1:size(result,2)
result(i,j) = mapping.table(result(i,j)+1);
end
end
end
if (strcmp(mode,'h') || strcmp(mode,'hist') || strcmp(mode,'nh'))
% Return with LBP histogram if mode equals 'hist'.
result=hist(result(:),0:(bins-1));
if (strcmp(mode,'nh'))
result=result/sum(result);
end
else
%Otherwise return a matrix of unsigned integers
if ((bins-1)<=intmax('uint8'))
result=uint8(result);
elseif ((bins-1)<=intmax('uint16'))
result=uint16(result);
else
result=uint32(result);
end
end
size(result)
end
反復的に、すべてのピクセルの 8 つの近傍すべての結果に何らかの値が追加されます。しかし、LBP バイナリとどのように相関しているのでしょうか? 次の c++ LBP アプローチの次のコードとどのように相関していますか。
uchar lbp(const Mat_<uchar> & img, int x, int y)
{
// this is pretty much the same what you already got..
uchar v = 0;
uchar c = img(y,x);
v += (img(y-1,x ) > c) << 0;
v += (img(y-1,x+1) > c) << 1;
v += (img(y ,x+1) > c) << 2;
v += (img(y+1,x+1) > c) << 3;
v += (img(y+1,x ) > c) << 4;
v += (img(y+1,x-1) > c) << 5;
v += (img(y ,x-1) > c) << 6;
v += (img(y-1,x-1) > c) << 7;
return v;
}