我试图在将elbp函数应用于灰度图像后显示lbp图像，该函数在面部模块中手动暴露为python。 这是代码：
LBP = cv2.face.elbp(gray_roi,1,8)
cv2.imshow("Face",LBP)
但是，我得到的是一个纯黑色的窗口，我也注意到cols和row总是比原始图像小2，这里是错误信息：
无法将形状（95,95）的输入数组广播为形状（97,97）
我注意到另一个人问了同样的问题，但是使用的是c ++：Unable to display image after applying LBPH (elbp()) operator in opencv 但我不明白他的意思是将图像标准化以适应屏幕渲染范围？
这是我的图像的矩阵输出：
如您所见，像素强度分布是正常的。
这是实际的elbp function！
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@barny thx为你的详细回复，根据你的解决方案，我用矩阵乘以64这样的值，最后我得到了显示的图像，但我不知道为什么我必须得到一个值才能获得适当的可见图像，不应该在原始的elbp函数中完成吗？ 而且，矩阵元素值变得非常大：
这是我从显示的图像中打印出的直方图的一部分（乘以64的值）：
histogram=scipy.stats.itemfreq(LBP1)
print(histogram)[[ 0 1726]
如果有人可以向我解释为什么我必须增加这么大的价值呢！
ps：这是我第一次询问堆栈溢出，对于每个试图帮助的人来说都是这样！
