比较 2 个 LBP（OpenCV C++）

Question

我正在使用来自bytefish.de 的代码来生成我的 LBP。如果我生成 2 个 LBP 及其对应的直方图，比较它们的最佳方法是什么？

这是我目前的代码：

#include "lbp.hpp"
#include "histogram.hpp"

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace cv;

int main()
{
    //template image
    Mat temp = imread("Template.jpg",1);
    //image to be compared to
    Mat match = imread("Match.jpg",1);

    Mat dst,dst2; // image after preprocessing
    Mat lbp,lbp2; // lbp image
    Mat hist,hist2;

    //Convert to gray
    cvtColor(temp, dst, 6);
    cvtColor(match, dst2, 6);
    //remove noise
    GaussianBlur(dst, dst, Size(5,5), 5, 3, BORDER_CONSTANT);
    GaussianBlur(dst2, dst2, Size(5,5), 5, 3, BORDER_CONSTANT);
    //gets the lbp
    lbp::ELBP(dst,lbp,1,8);
    lbp::ELBP(dst2,lbp2,1,8);

   // normalize(lbp2, lbp2, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);
    //normalize(lbp, lbp, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8UC1);

    //get histograms
    lbp::histogram(lbp,hist,255);
    lbp::histogram(lbp2,hist2,255);

    //comparing the 2 LBP histograms
    double compareHist = cv::norm(hist-hist2);

    cout<<compareHist<<endl;

    waitKey(0);
    return 0;
}

基本上它给了我一个关于这两张图片有多相似的量化数字。 我的问题是，我该如何改善这个结果？根据 2 个 LBP 的相似程度，有什么更好的方法来获得可量化的数字？

谢谢。

Answer 1

LBP 只是给你一个（相当大的）特征向量。为了使它有用，您通常会处理许多示例图像（都属于您定义为“相似”的图像类别），然后使用支持向量机来训练一种行为，让它识别这种相似性。

仅比较两个 LPB 通常不会为您提供有关两个图像相似度的太多信息。要看到这一点：只需将第一张图像转换为 LBP 算法的一个单元格大小。然后，第二个 LBP 将看起来是第一个 LBP 的转换版本。由于您通常不知道图像如何对齐或旋转，因此很难通过一些简单的逻辑来比较两个 LBP。