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对于不同大小的图像,“extractLBPFeatures”返回的特征向量长度

feature-extraction image-processing matlab image

Michael · 技术社区 · 8 年前

我用过 extractLBPFeatures

a=imread('f1.jpg'); % f1.jpg is of size 64*64
b=extractLBPFeatures(a);
size(b)

ans =

     1    59

c = imresize(a, [200 200]); % a resized image.
d=extractLBPFeatures(c);
size(d)

ans =
    1    59

b 和 d

提取LBP特征 ? (我知道这可能会影响分类任务)。

1 回复 | 直到 8 年前

Sardar Usama Francesco.s 8 年前

为什么两者都是1x59 `a` 和 `c`

N 表示功能的数量。。。整体LBP特征长度, N ,取决于单元格的数量和箱子的数量, B
N = numCells x B

其中,默认情况下,我们有:

细胞大小等于大小(I);其中我是图像

B=59

N=1x59(默认)

如上述计算所示,通过减少 number of neighbours P ,更改 Rotation invariance flag the number of bins , ,你可以减少。但是你应该确定你在做什么。

extractLBPFeatures(a,'Upright',false,'NumNeighbors',4);

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