具有scikit-image local_binary_pattern函数的统一LBP

Question

我正在使用skimage.feature的local_binary_pattern，其统一模式如下：

>>> from skimage.feature import local_binary_pattern
>>> lbp_image=local_binary_pattern(some_grayscale_image,8,2,method='uniform')
>>> histogram=scipy.stats.itemfreq(lbp_image)
>>> print histogram
[[  0.00000000e+00   1.57210000e+04]
 [  1.00000000e+00   1.86520000e+04]
 [  2.00000000e+00   2.38530000e+04]
 [  3.00000000e+00   3.23200000e+04]
 [  4.00000000e+00   3.93960000e+04]
 [  5.00000000e+00   3.13570000e+04]
 [  6.00000000e+00   2.19800000e+04]
 [  7.00000000e+00   2.46530000e+04]
 [  8.00000000e+00   2.76230000e+04]
 [  9.00000000e+00   4.88030000e+04]]

当我在附近拍摄8个像素时，预计会获得59个不同的LBP码（因为统一的方法），但它只给了我9个不同的LBP码。更一般地，总是返回P + 1标签（其中P是邻居的数量）。

这是另一种统一的方法，还是我误解了什么？

Answer 1

好问题。请查看LBP example中的gallery。具体来说，请看下图：

• 均匀性：由于您选择了new Thread( new Runnable() { public void run() { selectedMatch = RiotAPI.getMatch(matchID); ((YourActivity)getContext()).runOnUiThread(new Runnable(){ public void run(){ championName.setText(String.valueOf(selectedMatch.getDuration())); } }); } }).start(); ，因此结果仅包含所有黑点都相邻且所有白点都相邻的模式。 所有其他组合都标有“非均匀”字样。
• 轮播不变性：请注意，您选择了'uniform'，而不是'uniform'（请参阅API docs），其中＆＃34; nri＆＃34;表示非旋转不变量。这意味着'nri_uniform' 旋转不变。结果，表示为00001111的边（0s和1s表示上图中的黑点和白点）被收集到与00111100相同的箱中（0是相邻的，因为我们从前到后环绕）。
• 旋转不变，均匀组合：考虑旋转不变性，有9种独特的统一组合：
  • 00000000
  • 00000001
  • 00000011
  • 00000111
  • 00001111
  • 00011111
  • 00111111
  • 01111111
  • 11111111
• 结果不均匀：如果你仔细观察你的结果，实际上有10个箱子，而不是9个。第10个箱子将所有不均匀的结果混为一谈。

希望有所帮助！如果您还没有，LBP example值得一看。我听说某人花了很多时间在上面;）