В области компьютерного зрения и обработки изображений извлечение признаков играет решающую роль в распознавании и понимании визуальных закономерностей. OpenCV, популярная библиотека с открытым исходным кодом, предоставляет различные методы извлечения признаков для эффективного анализа изображений. Одним из таких методов является PRICoLBP (локальные двоичные шаблоны совместного возникновения псевдослучайного освещения), который сочетает в себе мощность освещения и информацию о текстуре. В этой статье мы углубимся в PRICoLBP и рассмотрим несколько методов его реализации с использованием OpenCV и Python.

Понимание PRICoLBP:
PRICoLBP — это дескриптор текстуры, который фиксирует локальные закономерности в изображении. Он учитывает совместное появление бинарных паттернов при различном псевдослучайном освещении. Этот метод эффективно характеризует как текстуру, так и вариации освещения, присутствующие в изображении, что делает его пригодным для различных задач компьютерного зрения, включая распознавание объектов, обнаружение лиц и классификацию текстур.

Метод 1: использование функции cv2.PRICoLBP() OpenCV

import cv2
# Load an image
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Create a PRICoLBP object
pricolbp = cv2.PRICoLBP()
# Compute PRICoLBP features
features = pricolbp.compute(image)
# Print the feature vector
print(features)

Метод 2: внедрение PRICoLBP вручную

import cv2
import numpy as np
def pricolbp(image, radius, neighbors):
    height, width = image.shape
    output = np.zeros_like(image)
    for y in range(radius, height - radius):
        for x in range(radius, width - radius):
            center = image[y, x]
            binary_code = 0
            for i in range(neighbors):
                angle = 2 * np.pi * i / neighbors
                x_i = int(x + radius * np.cos(angle))
                y_i = int(y - radius * np.sin(angle))
                if image[y_i, x_i] >= center:
                    binary_code |= 1 << i
            output[y, x] = binary_code
    return output
# Load an image
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# Define PRICoLBP parameters
radius = 3
neighbors = 8
# Compute PRICoLBP features
features = pricolbp(image, radius, neighbors)
# Print the feature matrix
print(features)

В этой статье мы рассмотрели метод извлечения функций PRICoLBP, предоставляемый OpenCV. Мы рассмотрели два разных подхода к реализации PRICoLBP: использование встроенной функции cv2.PRICoLBP()и реализация алгоритма вручную. Эти методы позволяют нам извлекать значимую информацию о текстуре из изображений, что позволяет нам эффективно выполнять различные задачи компьютерного зрения. Используя возможности PRICoLBP, мы можем значительно улучшить наши системы анализа и распознавания изображений.

Поняв и внедрив PRICoLBP, вы сможете открыть новые возможности в приложениях компьютерного зрения. Независимо от того, работаете ли вы над распознаванием объектов, классификацией текстур или обнаружением лиц, PRICoLBP может предоставить ценную информацию об основных визуальных закономерностях.