LBP四种特征提取算法

LBP特征提取的四种算法matlab代码，可直接运行。含注释。

function imglbp = getCircularLBPFeature（img radius neighbors）
    imgSize = size（img）;
    if numel（imgSize） > 2
        imgG = rgb2gray（img）;
    else
        imgG = img;
    end
    [rows cols] = size（imgG）;
    rows=int16（rows）;
    cols=int16（cols）;
    imglbp = uint8（zeros（rows-2*radius cols-2*radius））;

    for k=0:neighbors-1
%       计算采样点对于中心点坐标的偏移量rx，ry        
        rx = radius * cos（2.0 * pi * k / neighbors）;
        ry = -radius * sin（2.0 * pi * k / neighbors）;
%       对采样点偏移量分别进行上下取整        
        x1 = floor（rx）;
        x2 = ceil（rx）;
        y1 = floor（ry）;
        y2 = ceil（ry）;
%       将坐标偏移量映射到0-1之间        
        tx = rx - x1;
        ty = ry - y1;
%       根据0-1之间的x，y的权重计算公式计算权重，权重与坐标具体位置无关，与坐标间的差值有关
        w1 = （1-tx） * （1-ty）;
        w2 = tx * （1-ty）;
        w3 = （1-tx） * ty;
        w4 = tx * ty;

        for i=radius+1:rows-radius
            for j=radius+1:cols-radius
                center = imgG（i j）;
%               根据双线性插值公式计算第k个采样点的灰度值                
                neighbor = imgG（i+x1 j+y1）*w1 + imgG（i+x1 j+y2）*w2 + imgG（i+x2 j+y1）*w3 + imgG（i+x2 j+y2）*w4;
%               LBP特征图像的每个邻居的LBP值累加，累加通过与操作完成，对应的LBP值通过移位取得
                if neighbor > center
                    flag = 1;
                else
                    flag = 0;
                end
                imglbp（i-radius j-radius） = bitor（imglbp（i-radius j-radius） bitshift（flag neighbors-k-1））;
            end
        end
    end
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1653  2019-03-28 19:50  LBP\LBP\getCircularLBPFeature.m

     文件       2171  2019-03-28 19:11  LBP\LBP\getRotationInvariantLBPFeature.m

     文件       2330  2019-03-28 19:21  LBP\LBP\getUniformPatternLBPFeature.m

     文件        650  2019-03-28 19:53  LBP\LBP\LBP.m

     文件       1487  2019-03-28 17:00  LBP\LBP\OriginLBP.m

     目录          0  2019-04-01 10:20  LBP\LBP

     目录          0  2019-04-01 10:19  LBP

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