OpenCV中的FaceRecognizer中的LBP运算符

我正在研究一些使用OpenCV和C++的图像矩阵的LBP直方图，我需要计算这些矩阵的LBP（1,8）和LBP（2,16）。最新版本的OpenCV直接支持使用默认LBP（1,8）运算符来计算LBP FaceRecognizer，并且我可以在实例化对象时通过设置值来计算LBP（2,16）。OpenCV中的FaceRecognizer中的LBP运算符

我的问题是哪个矩阵存储给定输入矩阵的LBP代码？在实施深下去，我才知道，预测（InputArray _src）函数首先调用ELBP（SRC，_radius，_neighbors），然后spatial_histogram（/ PARAMS /）来计算直方图。但是这些函数中的哪个矩阵存储LBP代码？

基本上这两个函数（elbp（）和spatial_histogram（））实际计算的是什么？

在此先感谢。

来源

2013-09-28 ahirnish

，如果你看一下training和prediction一步，你会看到，这两个工作流程是这样的：

收集整个图像的LBP特征（ELBP）
该LBP-图像分割成n×n个补丁，收集每个补丁的直方图，并且将它们Concat的1个单个大直方图（spatial_histogram）

旁注：我对16邻居算子的有用性有一些怀疑。每个补丁需要64k个直方图箱，如果您的img只有100x100和8x8补丁，则每个补丁/直方图只有144个像素。那将是一个非常稀少的。你的特征空间会爆炸！ - 少些可能更多在这里！

祝你好运，快乐黑客！

来源

2013-09-28 11:59:43 berak

对于具有8x8补丁的dims 100x100图像，我认为不是。的补丁将是144和64像素/补丁。是的，当我在spatial_histogram（）函数之后生成矩阵的直方图时，它们非常稀疏。几乎没有一些酒吧可以看到。我的图像变暗92x112。任何解决方案？我认为在OpenCV中，没有。使用的箱子仅限于所有情况下的256箱子。 – ahirnish

OpenCV中的FaceRecognizer中的LBP运算符

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