Mahotas – 计算线性二进制模式

Mahotas是一个Python库，提供了许多计算图像特征的功能。其中之一是计算线性二进制模式（LBP）。

LBP是用于纹理分析的一种常见技术。它可以将一幅图像分成许多小块，并在每个小块中计算一种二进制特征。这些特征可以用于比较不同图像之间的纹理。

Mahotas提供了多种LBP计算方式，包括基本LBP，旋转不变LBP和等价模式LBP。这些计算都可以通过调用mahotas.features.lbp函数来完成。下面是一个示例：

import mahotas as mh
import numpy as np

# 生成一个随机图像
img = np.random.randint(0, 256, size=(256, 256)).astype(np.uint8)

# 计算基本LBP特征
lbp = mh.features.lbp(img, radius=3, points=8)

# 显示结果
mh.imshow(lbp)

该代码会生成一个随机图像，并计算其基本LBP特征，然后显示结果。

下面是一些参数的含义：

• img：要计算LBP特征的图像。必须是一个二维NumPy数组。
• radius：LBP计算时使用的半径。必须是一个大于等于1的整数。
• points：LBP计算时使用的采样点数。必须是一个大于等于1的整数。

除此之外，还有一些其他的可选参数，例如使用旋转不变LBP或等价模式LBP等。具体可以查看Mahotas文档。

在计算完LBP特征后，我们可以将其用于许多不同的应用程序，例如纹理分类和物体识别。Mahotas库还提供了许多其他功能，可用于实现这些应用程序。