资源简介
完整的实现了LBP植物叶片识别,还包括毕业论文等

代码片段和文件信息
% GETMAPPING returns a structure containing a mapping table for LBP codes.
% MAPPING = GETMAPPING(SAMPLESMAPPINGTYPE) returns a
% structure containing a mapping table for
% LBP codes in a neighbourhood of SAMPLES sampling
% points. Possible values for MAPPINGTYPE are
% ‘u2‘ for uniform LBP
% ‘ri‘ for rotation-invariant LBP
% ‘riu2‘ for uniform rotation-invariant LBP.
%
% Example:
% I=imread(‘rice.tif‘);
% MAPPING=getmapping(16‘riu2‘);
% LBPHIST=lbp(I216MAPPING‘hist‘);
% Now LBPHIST contains a rotation-invariant uniform LBP
% histogram in a (162) neighbourhood.
%
function mapping = getmapping(samplesmappingtype)
% Version 0.1.1
% Authors: Marko Heikkil?and Timo Ahonen
% Changelog
% 0.1.1 Changed output to be a structure
% Fixed a bug causing out of memory errors when generating rotation
% invariant mappings with high number of sampling points.
% Lauge Sorensen is acknowledged for spotting this problem.
table = 0:2^samples-1;
newMax = 0; %number of patterns in the resulting LBP code
index = 0;
if strcmp(mappingtype‘u2‘) %Uniform 2
newMax = samples*(samples-1) + 3;
for i = 0:2^samples-1
j = bitset(bitshift(i1samples)1bitget(isamples)); %rotate left
numt = sum(bitget(bitxor(ij)1:samples)); %number of 1->0 and
%0->1 transitions
%in binary string
%x is equal to the
%number of 1-bits in
%XOR(xRotate left(x))
if numt <= 2
table(i+1) = index;
index = index + 1;
else
table(i+1) = newMax - 1;
end
end
end
if strcmp(mappingtype‘ri‘) %Rotation invariant
tmpMap = zeros(2^samples1) - 1;
for i = 0:2^samples-1
rm = i;
r = i;
for j = 1:samples-1
r = bitset(bitshift(r1samples)1bitget(rsamples)); %rotate
%left
if r < rm
rm = r;
end
end
if tmpMap(rm+1) < 0
tmpMap(rm+1) = newMax;
newMax = newMax + 1;
end
table(i+1) = tmpMap(rm+1);
end
end
if strcmp(mappingtype‘riu2‘) %Uniform & Rotation invariant
newMax = samples + 2;
for i = 0:2^samples - 1
j = bitset(bitshift(i1samples)1bitget(isamples)); %rotate left
numt = sum(bitget(bitxor(ij)1:samples));
if numt <= 2
table(i+1) = sum(bitget(i1:samples));
else
table(i+1) = samples+1;
end
end
end
mapping.table=table;
mapping.samples=samples;
mapping.num=newMax;
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2013-05-28 09:53 完整的基于LBP的植物叶片识别\
文件 54784 2013-05-27 13:53 完整的基于LBP的植物叶片识别\2013届机电系毕业设计相关表格 (1).doc
目录 0 2013-05-28 09:52 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\
目录 0 2013-05-03 18:44 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\
目录 0 2013-05-03 18:43 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\1\
文件 360054 2013-04-26 16:17 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\1\1.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:18 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\1\2.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:18 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\1\3.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:19 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\1\4.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:23 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\1\5.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:23 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\1\6.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:23 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\1\7.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:23 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\1\8.bmp
目录 0 2013-05-03 18:43 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\2\
文件 91078 2013-05-02 12:18 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\2\1.bmp
文件 91078 2013-05-02 12:18 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\2\2.bmp
文件 91078 2013-05-02 12:18 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\2\3.bmp
文件 91078 2013-05-02 12:18 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\2\4.bmp
文件 91078 2013-05-02 12:18 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\2\5.bmp
文件 91078 2013-05-02 12:18 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\2\6.bmp
文件 91078 2013-05-02 12:18 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\2\7.bmp
文件 91078 2013-05-02 12:18 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\2\8.bmp
目录 0 2013-05-03 18:43 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\3\
文件 360054 2013-04-26 16:19 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\3\1.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:20 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\3\2.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:20 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\3\3.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:21 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\3\4.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:21 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\3\5.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:21 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\3\6.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:22 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\3\7.bmp
文件 360054 2013-04-26 16:22 完整的基于LBP的植物叶片识别\LBP\bishe\3\8.bmp
............此处省略122个文件信息
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