Question

我使用bytefish的代码来计算图像的局部二值模式（LBP）空间均匀直方图。我正在使用spatial_histogram函数来计算局部图像块的直方图。每个计算的补丁的大小为256，因此最终的Mat hist文件大小为1x（n * 256）。我想要了解的是如何将直方图实现转换为统一的直方图实现。实现的直方图代码如下：

void lbp::histogram_(const Mat& src, Mat& hist, int numPatterns) {
hist = Mat::zeros(1, numPatterns, CV_32SC1);
for(int i = 0; i < src.rows; i++) {
    for(int j = 0; j < src.cols; j++) {
        int bin = src.at<_Tp>(i,j);
        hist.at<int>(0,bin) += 1;
    }
}

统一过程基于以下文章（针对本地二进制模式） here。如果二进制模式包含从0到1的最多两个按位转换，或者当位模式被认为是圆形时，则本地二进制模式称为均匀。

Answer 1

[edit2]色彩还原

这很简单，只需通过表格uniform[256]进行重新加工就与统一直方图无关!!!

为每种可能的颜色创建翻译（重新着色）表

对于8位灰度，它是256色，例如：

BYTE table[256] = {
        0,1,2,3,4,58,5,6,7,58,58,58,8,58,9,10,11,58,58,58,58,58,58,58,12,58,58,58,13,58,
        14,15,16,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,17,58,58,58,58,58,58,58,18,
        58,58,58,19,58,20,21,22,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,
        58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,23,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,
        58,58,24,58,58,58,58,58,58,58,25,58,58,58,26,58,27,28,29,30,58,31,58,58,58,32,58,
        58,58,58,58,58,58,33,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,34,58,58,58,58,
        58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,58,
        58,35,36,37,58,38,58,58,58,39,58,58,58,58,58,58,58,40,58,58,58,58,58,58,58,58,58,
        58,58,58,58,58,58,41,42,43,58,44,58,58,58,45,58,58,58,58,58,58,58,46,47,48,58,49,
        58,58,58,50,51,52,58,53,54,55,56,57 };

您也可以像table[i]=(58*i)/255;一样进行线性分布计算，但我建议它更像基于直方图示例的重新着色：

//hist[256] - already computed classic histogram
//table[59] - wanted recolor table
void compute_table(int *table,int *hist)
 {
 int i,c,threshold=1;
 for (c=-1,i=0;i<256;i++)
  if (hist[i]>threshold) { c++; table[i]=c; }
   else table[i]=58;
 }

按区域大小或颜色计数等设置阈值......

重新着色

color_59=table[color_256];重新着色源图像或仅在用于直方图计算之前更改颜色值

就是这样。

[edit1] LBP

我认为计算 LBP 的直方图不是一个好主意

我会为您使用的子图像区域计算min和max颜色

然后将颜色转换为二进制

if (color>=(max+min)/2) color=1; else color=0;

现在转移+或它们以形成 LBP 向量

4x4 LBP示例：

          LBP =color[0][0];
 LBP<<=1; LBP|=color[0][1]; 
 LBP<<=1; LBP|=color[0][2]; 
 ...
 LBP<<=1; LBP|=color[3][3];

您可以直接在步骤＃2

＃3

[原始答案] - 现已过时

直方图是不同颜色（阴影）的概率/发生/计数

统一直方图意味着每种颜色在整个图像中具有几乎相同的计数/面积
by bins我假设你的意思是不同的颜色而不是子图像

组合子直方图

只需将它们组合在一起或使用单个hist数组初始化一次，然后只需求它就可以得到它：

??? hist=Mat::zeros(1, numPatterns, CV_32SC1);

void lbp::histogram_(const Mat& src, Mat& hist, int numPatterns, bool init) {
if (init) hist = Mat::zeros(1, numPatterns, CV_32SC1);
for(int i = 0; i < src.rows; i++) {
    for(int j = 0; j < src.cols; j++) {
        int bin = src.at<_Tp>(i,j);
        hist.at<int>(0,bin) += 1;
    }
}

第一个补丁调用将init设置为true，其余所有补丁设置为false。 numPatterns是最大使用颜色+ 1或最大可能颜色数（不是不同颜色数）

如果您想只保存使用的颜色

然后你还需要记住颜色。 int hist[][2],hists=0;或者使用一些动态列表模板，因为hist计算会改变（会慢得多）。

采取颜色
测试它是否在hist[i][0]==color

如果是，则递增其计数器hist[i][1]++;
如果没有添加新颜色hist[hists][0]=color; hist[hists][1]=1; hists++;

只有当使用的颜色少于可能颜色的一半时，才能节省空间。为了提高性能，您可以正常计算hist，然后以相同的方式重新计算到此列表（而不是粗略的增量部分）

c ++中的统一直方图实现

1 个答案: