opencv之區域性方向模式 LDP

人臉影象的區域性方向模式基本思想是影象每個相素點都有乙個區域性3×3 鄰域畫素灰度值，該相素處於鄰域中心。將該區域性與3×3 鄰域的灰度值與8 個kirsch 模板卷積得到相應方向的邊緣梯度值  (i=0,1,…,7)，將邊緣梯度值的絕對值 進行排序，求出第k大的值 並將大於等於 的 對應的第i位二進位制數設定為1，剩餘8-i位置為0，得到乙個八位的二進位制編碼，然後根據不同位置進行加權求和，所得的十進位制數即為該畫素點的 ldp 特徵值。八個方向的 kirsch 模板(m0~m7)如圖 1 所示，ldp 特徵提取流程如圖 2 所示。

原始碼如下：

main.cpp

#include

"ldp.h"

#include

using

namespace
cv;

using

namespace
std;

int

main(int
argc,char
*argv)

#include

"ldp.h"

#include

#include

#include

#include

#include

using

namespace
cv;

using

namespace
std;

typedef

struct

pair;

/*按照降序排列*/

bool

operator
pair
&x,const
pair
&y)

ldp::ldp()

void

ldp::ldpedirect(mat
&ein,mat
&eout)//kirsch卷積模板

void

ldp::l***attern(mat
&srcimg,mat
&ldpimg,int
r)

;

for(int

i=0;i<8;i++)

sort(vec.begin(),vec.end());

//cout

<<
"排序的結果為:"
<<
endl;

//將最大的前三個值對應位置置1

for(vector

::iterator
it=vec.begin();it

ldpimg.ptr(y-l/2)[x-l/2]=codebit[7]*pow(2.0,7.0)+codebit[6]*pow(2.0,6.0)+codebit[5]*pow(2.0,5.0)+codebit[4]*pow(2.0,4.0)

+codebit[3]*pow(2.0,3.0)+codebit[2]*pow(2.0,2.0)+codebit[1]*pow(2.0,1.0)+codebit[0]*pow(2.0,0.0);

}

}

}

(1)卷積後取絕對值

(1)卷積後不取絕對值

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